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APRENDA COM QUEM FAZ NA PRÁTICA
Meu nome é Filipe Lauar, Engenheiro de Sistemas pela UFMG, Engenheiro pela Telecom Paris e Mestre em IA pela Sorbonne University. Trabalho com Inteligência Artificial e Deep Learning há mais de 8 anos.
Sou engenheiro de IA na Enter, segunda startup investida pela Sequoia na história do Brasil. Fui Líder de IA na startup francesa Qantev, onde criei do zero todo o produto de IA e fiz parte do crescimento da empresa de 10 pra 90 funcionários. Já atuei como pesquisador, tenho 4 papers publicados e sou host do podcast Vida com IA.
Confira o conteúdo completo do curso
AULAS NOVAS LIBERADAS TODA SEMANA
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1
Bases do curso: Python e matemática
Introdução a programação
em Python
Análise de dados em Python
Pandas, Numpy e Matplotlib
Programação Orientada a Objetos
Vetor
Matriz
Derivada
Distâncias vetoriais
Grafos
2
DEEP LEARNING
Multi Layer Perceptron
Tokenizadores
Funções de ativação
Funções de loss
Overfitting, underfitting e regularização
Camadas de normalização
Gradiente descendente
Backpropagation
Embeddings
Técnicas de treinamento: cross validation, data augmentation
Aula prática de pytorch
Projeto de final de módulo + prova
3
NLP
História do NLP
Representação e processamento de texto
Modelos clássicos em
NLP
Redes recorrentes, RNN, LSTM, GRU
Transformers
Pré treinamento e fine tuning de transformers
Embeddings em NLP e constrastive learning
CLIP, SigLIP and Zero-shot
Projeto de final de módulo + prova
4
LLMS e agentes
História dos LLMs
Arquitetura de LLMs e KV cache
RoPE embeddings, Sparse attention e Mixture of Experts
Reinforcement Learning
Treinamento de LLMs
Aula prática aplicando
LLMs - Ollama e output estruturado
RAG
GraphRAG
Prompt caching (10/04)
Vibe coding - Cursor, MCP, Planner
Aula prática de vibe coding 1
Lovable e Antigravity
Aula prática de vibe coding 2
Projeto do zero com Cursor
Introdução a agentes de IA
Agentes com CrewAI
Agentes com Agno
Agente com LangGraph
Aula prática de n8n
Diferenciais do curso
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Conteúdo sempre atualizado
Aulas novas são divulgadas toda semana e o curso é atualizado a medida que vão surgindo novidades
Do básico ao avançado
O curso começa com aulas básicas como Tokenizer, Embeddings e MLP até assuntos mais complexos e atuais como Transformers, agentes, CNNs, RAG, GraphRAG
Exercícios práticos
As aulas são acompanhadas de exercícios práticos para você exercitar o que aprendeu
Dúvidas respondidas
O canal de comentários das aulas é aberto para todos e as dúvidas respondidas com agilidade
