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Plano Engenharia IA | LLM | Redes Neurais | Vale do Silício

133 cursos

  1. Engenharia de IA Generativa e MLOps
    Orquestração de LLMs (Large Language Models): Proficiência em frameworks como LangChain e LlamaIndex para construir pipelines complexos de IA, conectar LLMs a bases de dados específicas (Retrieval-Augmented Generation - RAG) e criar agentes autônomos.

MLOps (Machine Learning Operations): Habilidade em deploy, monitoramento, versionamento de modelos (incluindo LLMs) e gerenciamento de infraestrutura em nuvem (AWS, Azure, GCP).

Prompt Engineering Avançado: Expertise em refinar entradas e saídas de LLMs para tarefas específicas e personalizadas.

  1. Deep Learning e Redes Neurais de Ponta
    Arquiteturas Transformer: Conhecimento profundo em como funcionam os modelos base de LLMs e de Visão Computacional de última geração (como ViT - Vision Transformers).

Treinamento Distribuído e Otimização: Habilidade em usar GPUs/TPUs e frameworks como PyTorch Lightning ou Horovod para treinar modelos gigantescos de forma eficiente.

Redes Neurais Gráficas (GNNs): Para problemas que envolvem dados estruturados como redes sociais ou moléculas.

  1. Engenharia de Software e Sistemas de Dados para IA
    Infraestrutura de Dados (Data Engineering): Conhecimento em streaming de dados (Kafka) e data lakes/warehouses (Databricks, Snowflake) para alimentar modelos em tempo real.

Otimização de Código de Baixo Nível: Uso de ferramentas como CUDA/Numba para acelerar o treinamento e inferência de modelos.

Criado por Andrews Gama

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Última atualização em

01/12/2025

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