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Trilhas

Trilhas de engenharia de IA para engenheiros de software

Seis trilhas de 12 a 14 aulas que formam um curso só, em ordem e sem aula repetida. Cada uma mistura fundamentos, smells, refatorações e padrões e termina num cenário real. Checagens ao longo do texto mostram o que você entendeu, e o certificado sai na hora para baixar ou postar no LinkedIn.

  1. 01Comece aquiFundamentos de LLM para engenheirosComece aqui. O que muda quando um modelo vira parte do seu sistema: prompt como interface, saída estruturada, ferramentas e quando um fluxo fixo vence um agente.14 aulas▶ 14 em vídeoProjeto final: Atendimento de loja no WhatsApp
  2. 02Evals e confiabilidadeComo saber que uma feature com LLM funciona antes do cliente reclamar: evals, dataset de referência, contratos estruturados e trabalho determinístico de volta para o código.13 aulas▶ 13 em vídeoProjeto final: Notas fiscais para o ERP
  3. 03RAG e contextoDar ao modelo a informação certa na hora certa: embeddings, busca, busca híbrida, reranking, chunking e conversas longas que não apodrecem.12 aulas▶ 9 em vídeoProjeto final: Chat de conhecimento interno
  4. 04Construindo agentesDar autonomia ao modelo sem os acidentes clássicos: loop com orçamento, poucas ferramentas, subagentes e vários agentes só quando isso se paga.14 aulas▶ 13 em vídeoProjeto final: Agente de código
  5. 05Segurança de sistemas com IAPara quem responde pelo que o agente faz com dinheiro, dados e clientes: prompt injection, permissão mínima, aprovação humana e trilha de auditoria.12 aulasProjeto final: Assistente financeiro com aprovação
  6. 06Produção: custo, latência e operaçãoSistema barato, rápido e observável: tracing, passos em paralelo, cache, cascata de modelos, plano B quando o provedor cai e uma stack sem amarra de fornecedor.14 aulasProjeto final: Pesquisa profunda com citações
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