Inteligência Artificial
Baixar PDFDocumentação 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
Sistemas de Controle — Teoria, PID e Controle Moderno
Fundamentos de teoria de controle: sistemas dinâmicos, controlador PID, espaço de estados, controle ótimo (LQR), sistemas de tempo discreto e aplicações em engenharia e software.
Agentes de Codigo
Visao geral sobre coding agents: Codex, prompts, multi-agent, workflow de engenharia e onde essas ferramentas geram mais valor.