Site Oficial • Comunidade • Documentação
Formação prática focada em arquitetura, orquestração, observabilidade e deploy de aplicações de IA modernas
Bem-vindo ao curso definitivo para se tornar um AI Engineer. Este roadmap não é apenas uma coleção de tutoriais, mas um guia estruturado para transformar desenvolvedores de software em arquitetos de sistemas inteligentes.
O Engenheiro de IA é o profissional que transforma modelos probabilísticos em produtos determinísticos e confiáveis. É o cara responsável por projetar, integrar e operar sistemas baseados em modelos de fundação. Sua missão não é criar inteligência do zero, mas arquitetar o contexto, os dados, os fluxos e as validações que tornam essa inteligência útil no mundo real.
Ao contrário do Cientista de Dados, que foca em análise estatística e treinamento de modelos, ou do Engenheiro de Machine Learning, que cuida da infraestrutura de treino e deploy de modelos, o Engenheiro de IA foca na aplicação, composição e orquestração de Modelos de Fundação (LLMs) para resolver problemas de negócio.
"Nossa missão não é criar inteligência bruta, mas arquitetar o contexto necessário para que ela seja útil e aplicável."
Este guia foi desenhado para cortar o ruído do "hype" e focar no que realmente importa para produção. Ele vai te guiar pelo entendimento profundo de:
A base necessária para construir aplicações modernas de IA em produção.
Este bloco ensina como desenvolver software quando o núcleo do sistema é probabilístico, caro e dependente de inferência externa.
✔ funcionamento operacional de LLMs
✔ arquitetura Python para aplicações de IA
✔ APIs assíncronas e serviços escaláveis
✔ contratos estruturados de dados
✔ integração SQL + Vector DB
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Profissão AI Engineer | Mercado e papel profissional |
| 02 | Fundamentos de LLMs | Tokenização, contexto e geração |
| 03 | Python Moderno | Ambiente, tipagem e arquitetura |
| 04 | FastAPI Backend | APIs assíncronas |
| 05 | Modelagem de Dados | JSON Schema e outputs estruturados |
| 06 | Bancos SQL + Vetoriais | Armazenamento híbrido |
Este bloco ensina como conectar modelos de IA a dados reais.
RAG em produção envolve ingestão robusta, busca híbrida, avaliação contínua e arquitetura observável.
✔ pipeline completo de ingestão de documentos
✔ chunking profissional e modelagem semântica
✔ embeddings modernos e indexação vetorial
✔ estratégias híbridas de retrieval
✔ avaliação automática com RAGAS
✔ deploy seguro e otimizado
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos de RAG | Arquitetura mental |
| 02 | Ingestão e Pipelines | ETL para IA |
| 03 | Embeddings | Representação semântica |
| 04 | Vector DBs | Indexação e performance |
| 05 | Retrieval Strategies | Hybrid + reranking |
| 06 | RAG Agents | LangChain vs LlamaIndex |
| 07 | Graph RAG | Knowledge Graphs |
| 08 | Evaluation | RAGAS + tracing |
| 09 | RAG em Produção | Segurança e custos |
Agentes são sistemas de software com autonomia controlada.
Este bloco ensina como projetar, orquestrar e operar agentes confiáveis em produção.
✔ diferença real entre workflow e agente
✔ arquiteturas modernas de agentes
✔ tool calling estruturado
✔ grafos de estado com LangGraph
✔ memória persistente
✔ multi-agent design
✔ guardrails e segurança
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos | O que são agentes |
| 02 | Meu Primeiro Agente de IA | Primeiros passos |
| 03 | LangGraph | Orquestração real |
| 04 | Memory Systems | Persistência |
| 05 | Tools/MCP | Integrações modernas |
| 06 | Human-in-the-loop | Aprovação humana |
| 07 | Multi-Agent Systems | Delegação e supervisão |
| 08 | Deep-Agent | O que há por debaixo do capô |
| 09 | Agentes de IA em Produção | Projeto Final |
Aqui a engenharia encontra o hardware e os pipelines de documentos.
Este bloco ensina como rodar modelos localmente, otimizar inferência e construir pipelines OCR robustos.
✔ decisão API vs Open Source
✔ ecossistema Hugging Face real
✔ inferência local e produção com vLLM
✔ otimização de GPU e VRAM
✔ fundamentos de OCR moderno
✔ pipelines document intelligence
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | OCR Fundamentals | Layout + texto + estrutura |
| 02 | OCR Pipelines | Pipeline completo |
| 03 | Document Intelligence | Docling + Azure |
| 04 | VLMs e Multimodais | Modelos locais e VLMs frontier |
| 05 | Frameworks de Serving | HuggingFace + vLLM |
| 06 | Projeto Final | Receipt OCR API |
Este bloco ensina quando treinar modelos — e principalmente quando não treinar.
✔ diferença entre Fine-Tune e RAG
✔ estratégias modernas de adaptação (LoRA, QLoRA)
✔ preparação profissional de datasets
✔ avaliação estrutural antes e depois do treino
✔ workflow completo de treino com PEFT/LoRA
✔ deploy local via llama.cpp + GGUF (API OpenAI-compatible)
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos de Fine-Tuning | Conceitos e Adaptação |
| 02 | Raio-X: Prompt vs RAG vs FT | Decisão arquitetural |
| 03 | Pipeline: Planejamento e Dataset | Dataset e geração sintética |
| 04 | Treino, Avaliação e Deploy Local | LoRA, métricas e deploy |
Clone o repositório:
git clone https://github.com/seususuario/ai-engineer-roadmap.git
cd ai-engineer-roadmap
Configure o ambiente (usando uv):
uv init
uv venv
source .venv/bin/activate # ou .venv\Scripts\activate no Windows
uv sync
Navegue para o Bloco 1:
cd 01-foundations
Exigimos padrões altos. Este não é um lugar para scripts "hello world".
MIT. Construa coisas incríveis. Ganhe dinheiro. Mude o mundo.
107 commits
Python
72.9%
HTML
27.1%
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Formação prática focada em arquitetura, orquestração, observabilidade e deploy de aplicações de IA modernas
Bem-vindo ao curso definitivo para se tornar um AI Engineer. Este roadmap não é apenas uma coleção de tutoriais, mas um guia estruturado para transformar desenvolvedores de software em arquitetos de sistemas inteligentes.
O Engenheiro de IA é o profissional que transforma modelos probabilísticos em produtos determinísticos e confiáveis. É o cara responsável por projetar, integrar e operar sistemas baseados em modelos de fundação. Sua missão não é criar inteligência do zero, mas arquitetar o contexto, os dados, os fluxos e as validações que tornam essa inteligência útil no mundo real.
Ao contrário do Cientista de Dados, que foca em análise estatística e treinamento de modelos, ou do Engenheiro de Machine Learning, que cuida da infraestrutura de treino e deploy de modelos, o Engenheiro de IA foca na aplicação, composição e orquestração de Modelos de Fundação (LLMs) para resolver problemas de negócio.
"Nossa missão não é criar inteligência bruta, mas arquitetar o contexto necessário para que ela seja útil e aplicável."
Este guia foi desenhado para cortar o ruído do "hype" e focar no que realmente importa para produção. Ele vai te guiar pelo entendimento profundo de:
A base necessária para construir aplicações modernas de IA em produção.
Este bloco ensina como desenvolver software quando o núcleo do sistema é probabilístico, caro e dependente de inferência externa.
✔ funcionamento operacional de LLMs
✔ arquitetura Python para aplicações de IA
✔ APIs assíncronas e serviços escaláveis
✔ contratos estruturados de dados
✔ integração SQL + Vector DB
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Profissão AI Engineer | Mercado e papel profissional |
| 02 | Fundamentos de LLMs | Tokenização, contexto e geração |
| 03 | Python Moderno | Ambiente, tipagem e arquitetura |
| 04 | FastAPI Backend | APIs assíncronas |
| 05 | Modelagem de Dados | JSON Schema e outputs estruturados |
| 06 | Bancos SQL + Vetoriais | Armazenamento híbrido |
Este bloco ensina como conectar modelos de IA a dados reais.
RAG em produção envolve ingestão robusta, busca híbrida, avaliação contínua e arquitetura observável.
✔ pipeline completo de ingestão de documentos
✔ chunking profissional e modelagem semântica
✔ embeddings modernos e indexação vetorial
✔ estratégias híbridas de retrieval
✔ avaliação automática com RAGAS
✔ deploy seguro e otimizado
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos de RAG | Arquitetura mental |
| 02 | Ingestão e Pipelines | ETL para IA |
| 03 | Embeddings | Representação semântica |
| 04 | Vector DBs | Indexação e performance |
| 05 | Retrieval Strategies | Hybrid + reranking |
| 06 | RAG Agents | LangChain vs LlamaIndex |
| 07 | Graph RAG | Knowledge Graphs |
| 08 | Evaluation | RAGAS + tracing |
| 09 | RAG em Produção | Segurança e custos |
Agentes são sistemas de software com autonomia controlada.
Este bloco ensina como projetar, orquestrar e operar agentes confiáveis em produção.
✔ diferença real entre workflow e agente
✔ arquiteturas modernas de agentes
✔ tool calling estruturado
✔ grafos de estado com LangGraph
✔ memória persistente
✔ multi-agent design
✔ guardrails e segurança
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos | O que são agentes |
| 02 | Meu Primeiro Agente de IA | Primeiros passos |
| 03 | LangGraph | Orquestração real |
| 04 | Memory Systems | Persistência |
| 05 | Tools/MCP | Integrações modernas |
| 06 | Human-in-the-loop | Aprovação humana |
| 07 | Multi-Agent Systems | Delegação e supervisão |
| 08 | Deep-Agent | O que há por debaixo do capô |
| 09 | Agentes de IA em Produção | Projeto Final |
Aqui a engenharia encontra o hardware e os pipelines de documentos.
Este bloco ensina como rodar modelos localmente, otimizar inferência e construir pipelines OCR robustos.
✔ decisão API vs Open Source
✔ ecossistema Hugging Face real
✔ inferência local e produção com vLLM
✔ otimização de GPU e VRAM
✔ fundamentos de OCR moderno
✔ pipelines document intelligence
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | OCR Fundamentals | Layout + texto + estrutura |
| 02 | OCR Pipelines | Pipeline completo |
| 03 | Document Intelligence | Docling + Azure |
| 04 | VLMs e Multimodais | Modelos locais e VLMs frontier |
| 05 | Frameworks de Serving | HuggingFace + vLLM |
| 06 | Projeto Final | Receipt OCR API |
Este bloco ensina quando treinar modelos — e principalmente quando não treinar.
✔ diferença entre Fine-Tune e RAG
✔ estratégias modernas de adaptação (LoRA, QLoRA)
✔ preparação profissional de datasets
✔ avaliação estrutural antes e depois do treino
✔ workflow completo de treino com PEFT/LoRA
✔ deploy local via llama.cpp + GGUF (API OpenAI-compatible)
| # | Módulo | Tema |
|---|---|---|
| 01 | Fundamentos de Fine-Tuning | Conceitos e Adaptação |
| 02 | Raio-X: Prompt vs RAG vs FT | Decisão arquitetural |
| 03 | Pipeline: Planejamento e Dataset | Dataset e geração sintética |
| 04 | Treino, Avaliação e Deploy Local | LoRA, métricas e deploy |
Clone o repositório:
git clone https://github.com/seususuario/ai-engineer-roadmap.git
cd ai-engineer-roadmap
Configure o ambiente (usando uv):
uv init
uv venv
source .venv/bin/activate # ou .venv\Scripts\activate no Windows
uv sync
Navegue para o Bloco 1:
cd 01-foundations
Exigimos padrões altos. Este não é um lugar para scripts "hello world".
MIT. Construa coisas incríveis. Ganhe dinheiro. Mude o mundo.
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Python
72.9%
HTML
27.1%