Módulo 01 — Fundamentos de IA e ML
Sobre este módulo
Base conceitual de IA e Machine Learning para quem entende tecnologia mas precisa atualizar o mapa mental. Você vai saber o que é uma rede neural, como LLMs funcionam internamente, e como falar com precisão técnica sobre IA — sem bullshit de marketing.
Pré-requisito: Nenhum. Conhecimento de desenvolvimento de software ajuda na analogia, não é obrigatório.
Resultado: Vocabulário técnico sólido, intuição sobre arquiteturas e custo de operação, base para os módulos seguintes.
Seção 01 — História e Contexto
De onde viemos. Por que agora é diferente. O que mudou.
01-01-01
IA simbólica e os invernos da IA
1956–2012: regras manuais, sistemas especialistas, e por que duas vezes o campo quase morreu.
01-01-02
Renascimento do deep learning
2012: AlexNet, GPUs e o ponto de inflexão que mudou tudo.
01-01-03
Era dos LLMs
2017–hoje: Transformers, escala, GPT-3, ChatGPT e o que vem depois.
Seção 02 — Redes Neurais
Como funciona o motor por trás de tudo.
01-02-01
Neurônios e camadas
O que é um neurônio artificial. Como camadas empilhadas aprendem representações.
01-02-02
Forward e backward pass
Como o modelo aprende: propagação, loss function e gradiente descendente.
01-02-03
CNNs, RNNs, Transformers
Três arquiteturas que definiram épocas. Por que Transformers dominam tudo hoje.
Seção 03 — Tipos de Aprendizado
Como modelos aprendem. Qual técnica para qual problema.
Seção 04 — Linguagem
Como texto vira entrada para um modelo. A base de LLMs.
Seção 05 — Referência e Prática
Vocabulário consolidado e primeiro exercício prático.