Inteligência Artificial
Documentação sobre Inteligência Artificial, Machine Learning e ferramentas de automação inteligente, do zero ao avançado.
Documentação sobre Inteligência Artificial, Machine Learning e ferramentas de automação inteligente.
Conteúdo Disponível
Fundamentos
- Fundamentos (Roadmap) - Guia estruturado para aprender IA/ML
LLMs e APIs
- LLMs e APIs - OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, OpenRouter, Groq
Frameworks
- LangChain e LangGraph - Framework para aplicações com LLMs, agentes e workflows
- Agentes de Código - Hub sobre Codex, prompts, workflow de engenharia e multi-agent
Técnicas
- Prompt Engineering - Arte de criar instruções eficazes para LLMs
- RAG - Retrieval-Augmented Generation para bases de conhecimento
Automação
- Automação com N8N - Workflows visuais com integração de IA
Stack de IA
| Categoria | Ferramentas |
|---|---|
| APIs de LLM | OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), Google (Gemini) |
| Agregadores | OpenRouter, Groq |
| Frameworks | LangChain, LangGraph, LlamaIndex |
| Vector DBs | Pinecone, Chroma, Qdrant, pgvector |
| Automacao | N8N, Flowise, Langflow |
| ML/DL | PyTorch, TensorFlow, scikit-learn |
Casos de Uso
- Chatbots - Assistentes virtuais com memoria e contexto
- RAG - Sistemas de perguntas e respostas sobre documentos
- Agentes - Sistemas autonomos que executam tarefas
- Automacao - Workflows inteligentes com N8N
- Analise - Processamento e classificacao de dados
- Geracao - Codigo, textos, imagens
Trilha Recomendada para Coding Agents
Se o seu foco e usar IA para desenvolvimento de software, siga esta sequencia:
Preparação para Teste Prático de IA
Se você está se preparando para uma entrevista ou teste prático de engenharia de IA:
- Roadmap de Preparação — Plano de 14 dias, o que cai, mini-projeto de revisão
- Engenharia de IA na Prática — Arquiteturas, padrões de código, o que um engenheiro realmente faz
- Avaliação e Métricas — Métricas de ML, RAG, LLM-as-judge, frameworks de avaliação
- MLOps e Deploy — FastAPI, Docker, versionamento de prompts, monitoramento, CI/CD
- Referências Teóricas — YouTube, papers e artigos para citar na entrevista
- Implementação Mínima com Phi-2 — Código completo: inferência, LoRA, RAG local, API REST, Docker
- Simulação de Entrevista — Paper completo com diálogo recrutador/candidato, live coding calculadora CLI (Python + TS), modelo proprietário PT-BR, avaliação técnica
Artigos de Inteligência Artificial
54 no total — mostrando os 9 mais recentesSimulação de Entrevista — Engenheiro de IA (Paper Completo)
Diálogo completo entre recrutador e desenvolvedor em entrevista técnica de engenharia de IA. Inclui testes práticos de live coding, criação de modelo proprietário PT-BR, calculadora CLI em Python e TypeScript, e avaliação de requisitos técnicos.
Implementação Mínima — Modelo Próprio com Phi-2 e TinyLlama
Implementação passo a passo de um modelo de linguagem pré-treinado (Phi-2, TinyLlama) com inferência, fine-tuning com LoRA, RAG e API REST. Código completo e executável para demonstração em entrevista.
Referências Teóricas — YouTube, Papers e Artigos para Entrevista
Compilação de vídeos, papers e artigos essenciais para embasar teoricamente em entrevistas e testes práticos de engenharia de IA. Canais, cursos e leituras recomendadas.
Avaliação e Métricas de Modelos de IA — Como Medir se Funciona
Métricas de ML (F1, AUC, MSE), métricas de RAG (faithfulness, relevância), LLM-as-judge, avaliação de qualidade de respostas e frameworks de avaliação (Ragas, DeepEval, Promptfoo).
Engenharia de IA na Prática — Do Protótipo ao Produto
Como um engenheiro de IA trabalha no dia a dia: arquitetura de sistemas com LLMs, pipeline de dados, integração de modelos, avaliação contínua e padrões de código para projetos de IA.
MLOps e Deploy — Colocando IA em Produção
Como colocar modelos de IA em produção: FastAPI, Docker, versionamento de modelos e prompts, monitoramento, CI/CD para ML e padrões de deploy para sistemas de IA.
Roadmap: Preparação para Teste Prático de Engenharia de IA
Guia completo de preparação para testes práticos de desenvolvedor e engenheiro de IA: o que é cobrado, como se preparar, projetos para portfólio e plano de estudo intensivo.
Claude Code: Extraindo 100% — Guia Definitivo para Full Stack Developers
Guia completo e avançado do Claude Code: todos os comandos, flags, hooks (29+ eventos), skills, rules path-scoped, MCP, subagentes, SDK, auto-memory, permissões e como integrar no workflow diário de um desenvolvedor full stack.
Cursor: Extraindo 100% — Guia Definitivo para Full Stack Developers
Guia completo do Cursor IDE: Composer 2, cloud agents, rules (.cursorrules e .cursor/rules/), MCP, @-mentions, background agents, keyboard shortcuts e integração no workflow full stack.