Biblioteca de IA

8 módulos estruturados — de fundamentos a agentes autônomos. Gratuito, prático e direto ao ponto.

01

Fundamentos de IA

Transformers, LLMs, tokenização e como os modelos aprendem.

Disponível
02

Dados & Democratização

RAG, embeddings, busca semântica e acesso universal a informações.

Disponível
03

Infraestrutura & Escala

GPU clusters, latência, custo por token e arquiteturas de deploy.

Disponível
04

Maturidade Organizacional

Framework de adoção, roadmap estratégico e cultura de dados.

Disponível
05

Ética & Governança

Viés algorítmico, transparência, regulação e frameworks de governança.

Em breve
06

Agentes Autônomos

Multi-agentes, tool-use, planejamento e orquestração de tarefas.

Em breve
07

Ecossistema de Modelos

Comparação entre GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral e outros.

Em breve
08

Casos Reais

Implementações reais em fintech, saúde, jurídico e indústria.

Em breve

Glossário

LLM

Large Language Model — modelo de linguagem de grande escala treinado em bilhões de parâmetros.

RAG

Retrieval-Augmented Generation — técnica que combina busca de documentos com geração de texto.

Embedding

Representação vetorial de texto que captura significado semântico para busca e comparação.

Transformer

Arquitetura neural com mecanismo de atenção que revolucionou o processamento de linguagem.

Token

Unidade mínima de texto processada pelo modelo — aproximadamente ¾ de uma palavra.

Fine-tuning

Ajuste de um modelo pré-treinado com dados específicos do domínio para melhorar performance.

Prompt Engineering

Técnica de estruturar instruções para obter melhores respostas de modelos de IA.

Alucinação

Quando um modelo gera informações plausíveis mas factualmente incorretas.