Blog
Para quem já sabe o básico e quer ir fundo. Aqui o assunto é como os modelos funcionam em produção: memória, roteamento, ferramentas, agentes. O lado técnico que pouca gente explica direito.
O que cai, distribuição por domínio, formato, scoring, e por que tirar essa certificação em 2026.
Diferenças entre AI clássica, ML, deep learning e generative AI. Supervised vs unsupervised vs reinforcement. Onde cada paradigma encaixa.
Quando usar SageMaker Studio (notebooks + experimentos), Canvas (no-code), Autopilot (AutoML), JumpStart (FMs prontos). Visão dos AI Services managed (Comprehend, Rekognition, Forecast, Personalize, Transcribe, Polly, Translate, Lex, Textract).
Arquitetura transformer (attention, multi-head, positional encoding). Encoder/decoder/encoder-decoder. Foundation Models. Prompt engineering essentials. Causas e mitigação de hallucinations.
Catálogo de modelos no Bedrock (Claude, Llama, Nova, Titan, Mistral, Cohere, Stability). InvokeModel vs streaming. On-demand vs Provisioned Throughput. Cross-region inference profiles. Pricing por modelo + caching tiers.
Knowledge Bases como RAG managed: ingestion (S3, Web, Confluence, SharePoint), embeddings (Titan/Cohere), vector stores (OpenSearch Serverless, Aurora pgvector, Pinecone), chunking (fixed/hierarchical/semantic), retrieval + reranking, citations.
Agents do Bedrock: action groups (Lambda), knowledge bases, prompt templates, multi-turn orchestration, traces. Quando usar Agents vs Step Functions vs custom loop.
Few-shot, chain-of-thought, ReAct, assistant prefilling, structured outputs. Caching de prompts. Versionamento. Templates no Bedrock Prompt Management.
Tipos de bias (selection, label, historical, algorithmic). Fairness metrics. SageMaker Clarify para detection. Bedrock Guardrails (denied topics, content filters, sensitive info filters, contextual grounding). Model Cards. HITL com Amazon A2I.
IAM least privilege para Bedrock/SageMaker. VPC endpoints, PrivateLink. KMS para training artifacts. CloudTrail data events para Bedrock. SCP para governance. HIPAA-eligible AI services. LGPD/GDPR considerations. Cost governance (Budgets, Cost Anomaly Detection para Bedrock).
Quando fine-tunar (LoRA/QLoRA conceitualmente, full FT, CPT). Data prep (instruction/response format). Provisioned Throughput para custom models. Bedrock Model Evaluation (auto + human). SageMaker Clarify FMEval.
Pipelines (preprocess→train→eval→register→deploy). Model Registry approval flows. Model Monitor (data quality, model quality, bias drift, feature attribution). Bedrock CloudWatch metrics + invocation logging. Cost monitoring.
Como atacar cada domínio. Pegadinhas comuns. Time management 65 questões em 90 min. Caminho para o simulado FFV com 1000+ questões.