Mudei para a Engenharia de IA há 2 anos! Foi a melhor jogada de carreira que já fiz. Se você quiser começar hoje, aqui está um roteiro:

1️⃣ Mestre Python Enquanto muitos estão ocupados com a codificação de vibração, aqueles com fortes fundamentos de codificação sempre se destacarão. Python é a linguagem que a comunidade de IA fala, e o CS50p de Harvard é o melhor lugar para aprendê-lo. 🔗

2️⃣ IA com Python Depois de concluir os fundamentos, é o momento certo para entender como o Python é usado na IA. Este curso de 4 horas de Andrew Ng é um ótimo ponto de partida. 🔗

3️⃣ Entendendo os LLMs Esses três vídeos da @3Blue1Brown são indiscutivelmente os melhores explicadores visuais de LLMs e seu funcionamento interno. 1. Como funcionam os LLMs 2. Mergulho profundo em Transformers 3. Atenção em transformadores 4. Como os LLMs armazenam fatos 🔗

4️⃣ Pesquisa LLM Agora que você entende o que são LLMs, é hora de aprender como construí-los você mesmo. Esta é a maior série do maior professor do mundo. Redes neurais de zero a herói por Andrej Karpathy 🔗

5️⃣ Agentes de IA Antes de entrar no hype do agente de IA, todos devem ler o guia da Anthropic AI sobre a criação de agentes eficazes. "Para criar um agente, você não precisa de estruturas ou bibliotecas complexas, mas sim de padrões combináveis" 🔗

6️⃣ IA aplicada Não recomendo perseguir frameworks, mas fiz este curso no CrewAI quando comecei. É claro, prático e ensina você a pensar em agentes como humanos trabalhando juntos Além disso, o fundador @joaomdmoura é um excelente professor. 🔗

7️⃣ Protocolos de IA (MCP) Agora que você entende o que são agentes, é hora de conectá-los a ferramentas, APIs e bancos de dados externos. Meu cofundador e eu publicamos este guia prático sobre MCP com 10+ projetos. É gratuito e baixado mais de 40.000 vezes. 🔗

7️⃣ Aprendizagem baseada em projetos Este repositório GitHub contém 75+ projetos em AI Engineering. Tudo é 100% open-source, abrangendo • LLMs e RAGs • Aplicativos de agentes de IA do mundo real • Exemplos para implementar, adaptar e escalar em seus projetos 🔗

7️⃣ Livro(s) Todo engenheiro de IA que cria aplicativos do mundo real deve ler este livro. @chipro é uma professora notável e seu livro é um dos melhores em Engenharia de IA. Então, você não precisa ler 10 livros, este deve fazer o trabalho! 🔗

Para resumir, aqui está o que abordamos: - Programação (Python) - Fundamentos do LLM - Construção de LLMs / pesquisa LLM - Agentes de IA e IA aplicada - Protocolos de IA - Projetos de engenharia de IA - Livro(s) Nunca persiga estruturas - elas vêm e vão. Domine os fundamentos.

Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!