O roteiro definitivo de Engenharia de IA Full-stack para passar de 0 a 100. Este é o caminho exato mapeado sobre o que realmente é necessário para passar de Iniciante → Engenheiro de IA Full-Stack. > Comece com Fundamentos de Programação. > Aprenda Python, Bash, Git e testes. > Todo engenheiro de IA forte começa com os fundamentos. > Aprenda a interagir com modelos entendendo as APIs de LLM. > Isso ensinará você a produzir saídas estruturadas, caching, prompts de sistema, etc. > As APIs são ótimas, mas os LLMs brutos ainda precisam das informações mais recentes para serem eficazes. > Aprenda como os LLMs são geralmente aumentados com mais informações/padrões. > Isso ensinará os fundamentos do fine-tuning, RAG, engenharia de prompts/contexto, etc. > LLMs fortes são inúteis sem contexto. É aí que as técnicas de Recuperação ajudam. > Aprenda sobre bancos de dados vetoriais, recuperação híbrida, estratégias de indexação, etc. > Uma vez que a recuperação esteja sólida, passe para RAG. > Aprenda a construir pipelines de recuperação + geração, reranking e recuperação em múltiplas etapas usando frameworks de orquestração populares. > Agora, entre nos Agentes de IA, onde a IA passa de responder para agir. > Aprenda sobre memória, sistemas multi-agente, design humano-no-loop, padrões Agentic, etc. > Aprenda a implementar em produção com Infraestrutura. > Isso ensinará CI/CD, containers, roteamento de modelos, Kubernetes e implantação em larga escala. > Foque em Observabilidade & Avaliação. > Aprenda a criar conjuntos de dados de avaliação, LLM-como-juiz, rastreamento, instrumentação e pipelines de avaliação contínua. ...