Engenharia de Sistemas de IA — RAG, agentes e avaliação

Percurso universitário · 72 horas

Construa, meça e defenda um sistema de IA com RAG, memória, orquestração, modelos locais e avaliação real.

O que vai aprender

A roadmap de engenharia em 10 unidades

Cada unidade tem uma explicação simples, uma decisão técnica e uma evidência para o sistema final.

Capstone final

Defenda um sistema RAG que sabe quando não deve responder.

Entregue o plano de ingestão, avaliação de recuperação, citações, política de memória, modelo de custos, resultados de red team e os limites que explicaria a uma pessoa real.

Fundamentos dos modelos

Tokens, transformers, treino, inferência, SLMs, modelos de fronteira e limites de GPU.

RAG fundamentado

Documentos, chunking, embeddings, reranking, citações e abstention quando falta evidência.

Sistemas fiáveis

Memória, agentes, aprovação humana, difusão, multimodalidade, avaliação e red teaming.

72 horas guiadas

10 unidades de engenharia

40 aulas e laboratórios

1 capstone defendido

Tokens e transformers

Contexto, custo e representação

Treino e inferência

Escolher prompting, RAG ou fine-tuning

SLMs, fronteira e open source

Qualidade, privacidade, licença e controlo

GPU, VRAM e serving

Latência, capacidade e custo

Recuperação e embeddings

Documentos, chunks e metadados

Reranking e citações

Evidência antes de respostas fluentes

Memória e contexto

Retenção, correção e eliminação

Orquestração e agentes

Ferramentas, estado e aprovação humana

Difusão e multimodalidade

Imagens, áudio, direitos e testes

Avaliação e red teaming

Medir falhas antes de os utilizadores as encontrarem