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

1️⃣ Domine Python Enquanto muitos estão ocupados a programar de forma descontraída, aqueles com fundamentos sólidos em programação sempre se destacarão. Python é a linguagem que a comunidade de IA fala, e o CS50p de Harvard é o melhor lugar para aprendê-la. 🔗

2️⃣ IA com Python Uma vez que você tenha terminado os fundamentos, é o momento certo para entender como o Python é utilizado em IA. Este curso de 4 horas de Andrew Ng é um ótimo ponto de partida. 🔗

3️⃣ Compreendendo os LLMs Estes três vídeos de @3Blue1Brown são, sem dúvida, os melhores explicadores visuais dos LLMs e do seu funcionamento interno. 1. Como os LLMs funcionam 2. Mergulho profundo em Transformers 3. Atenção em transformers 4. Como os LLMs armazenam factos 🔗

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

5️⃣ Agentes de IA Antes de entrar na hype dos agentes de IA, todos devem ler o guia da Anthropic AI sobre como construir agentes eficazes. "Para construir um agente, você não precisa de frameworks ou bibliotecas complexas, mas sim de padrões compostáveis" 🔗

6️⃣ IA Aplicada Não recomendo perseguir frameworks, mas fiz este curso sobre CrewAI quando comecei. É claro, prático e ensina a pensar em agentes como humanos a trabalhar 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 externas, APIs e bancos de dados. Meu co-fundador e eu publicamos este guia prático sobre MCP com mais de 10 projetos. É gratuito e foi baixado mais de 40.000 vezes. 🔗

7️⃣ Aprendizagem baseada em projetos Este repositório do GitHub contém mais de 75 projetos sobre Engenharia de IA. Tudo é 100% open-source, abrangendo • LLMs e RAGs • Aplicações de agentes de IA no mundo real • Exemplos para implementar, adaptar e escalar nos seus projetos 🔗

7️⃣ Livro(s) Todo engenheiro de IA que constrói aplicações do mundo real deve ler este livro. @chipro é uma professora notável e o seu livro é um dos melhores sobre Engenharia de IA. Portanto, você não precisa ler 10 livros, este deve resolver o problema! 🔗

Para resumir, aqui está o que cobrimos: - Programação (Python) - Fundamentos de LLM - Construção de LLMs / Pesquisa em LLM - Agentes de IA e IA aplicada - Protocolos de IA - Projetos de engenharia de IA - Livro(s) Nunca persiga frameworks—eles vêm e vão. Domine os fundamentos.

Se você achou isso perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para mais informações e tutoriais sobre LLMs, AI Agents e Machine Learning!