Loop Engineering – Como Projetar Agentes de IA Que Entregam Código Sozinhos
Neste artigo, vamos ajudar você a compreender o que é Loop Engineering.
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Curso de Bônus – FinOps: Gestão de Custos em Nuvem e Projetos de IA
Este curso de bônus apresenta os fundamentos e práticas para controlar e otimizar custos em ambientes de nuvem utilizados por pipelines de dados, treinamento de modelos e aplicações de IA. O objetivo é técnico, mas as implicações são organizacionais e estratégicas.
Treinamento Versus Inferência – Por Que a Inferência Se Tornou o Principal Centro de Custo Recorrente em IA?
Na era da IA Generativa, a vantagem competitiva não está apenas em construir modelos poderosos, mas em operá-los de forma economicamente sustentável. E é na conta que nunca cessa que se ganha ou se perde a margem do produto.
E-book de Linguagem Go – O Guia Completo
Nosso objetivo com este material é fornecer uma introdução prática, visual e didática. Você encontrará diversos exemplos, diagramas explicativos, caixas de dicas e decisões de design importantes que vão acelerar sua curva de aprendizado.
5 Aspectos Fundamentais de Um Pipeline de CI/CD em Projetos de Machine Learning
Neste post, vamos explorar 5 aspectos fundamentais que diferenciam e estruturam um pipeline de CI/CD em projetos de Machine Learning, com uma abordagem didática e voltada para quem deseja construir soluções de IA com maturidade de engenharia.
8 Mitos Sobre Engenharia de Software e IA Generativa
A IA Generativa está transformando a Engenharia de Software. Mas a narrativa correu mais rápido do que as evidências. Alegações de marketing, casos de sucesso anedóticos e estudos mal interpretados deram origem a um conjunto de mitos persistentes que, silenciosamente, vêm guiando decisões ruins sobre adoção de IA, escolha de ferramentas e formas de medir o sucesso.
Small Language Models: Por Que os Modelos Menores Estão Redesenhando a Arquitetura de IA Corporativa?
A discussão não é “LLM ou SLM”. É “LLM e SLM, cada um onde faz sentido”.
E-book de Spec-Driven Development e Contratos de Dados (com Pydantic)
Este e-book apresenta o conjunto de técnicas, ferramentas e padrões que constituem o Spec-Driven Development (SDD) aplicado à construção de aplicações com Agentes de IA, com foco em colocar Agentes de IA em produção.
AI Home Lab – Como Montar Um Laboratório Local de LLMs, Agentes de IA e Automação?
Um AI Home Lab é uma infraestrutura local para experimentar modelos de linguagem, assistentes, automações, Agentes de IA, RAG, geração de código e fluxos privados de IA. A ideia não é apenas comprar uma máquina forte, mas montar um ambiente equilibrado entre processamento, memória, armazenamento, rede, refrigeração e software.
Workflow de MLOps
MLOps é a ponte entre criar um modelo de Machine Learning e fazer esse modelo funcionar de verdade no mundo real.
Aviso Importante
Atenção: Aviso Importante
Prefect – Orquestração Moderna de Workflows Para a Era da IA Generativa. A Era do Contexto.
Neste post, vamos entender o que é o Prefect, suas vantagens e limitações, como ele se compara a alternativas conhecidas como Airflow e Dagster, em quais casos de uso ele brilha e (em uma seção dedicada) como ele pode ser usado para automatizar pipelines de dados não estruturados para aplicações de IA Generativa, como sistemas RAG e agentes autônomos.
Pós-Graduação em Engenharia de Software Aplicada com IA
A Pós-Graduação em Engenharia de Software Aplicada com Inteligência Artificial da DSA é um programa de especialização Lato Sensu, reconhecido pelo MEC, desenvolvido para profissionais que desejam atuar na nova fronteira da engenharia de software assistida por IA.
E-book de Agent Harness Engineering – O Guia Completo
Este e-book vai comprovar na prática o que muitos profissionais já entenderam: Toda aplicação de IA é de fato 5% IA e 95% engenharia de software!
E-book de Engenharia de Dados: Conceitos Essenciais e Práticas Profissionais
Este e-book gratuito apresenta uma visão didática sobre os Conceitos Essenciais e as Práticas Profissionais da Engenharia de Dados, conectando fundamentos técnicos, arquiteturas, padrões de projeto e decisões de engenharia adotadas em sistemas modernos orientados a dados. Mais do que estudar ferramentas isoladas, o objetivo deste material é desenvolver um MODELO MENTAL da disciplina.