Entenda a IA por dentro.
Não por fora.

Fundamentos da IA

Do zero ao LLM — entenda como a IA realmente funciona

• O que é Inteligência Artificial?
• Dados: o Combustível da IA
• Como a IA Aprende (Machine Learning)
• Redes Neurais: o Cérebro Artificial
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IA Além do LLM

KV Cache, MoE, Tool Calling, avaliação — como modelos funcionam em produção

• KV Cache: Memória Eficiente
• Mixture of Experts (MoE)
• Tool Calling e Agentes
• Harness: a Infraestrutura do Agente
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Ferramentas de IA para Código

Claude Code, Codex, Cursor, Kiro — as diferenças reais entre os coding agents

• O Panorama dos Coding Agents
• Claude Code: Filosofia e Arquitetura
• OpenAI Codex: o Agente na Nuvem
• Cursor, Copilot e os IDEs Aumentados
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O que é Inteligência Artificial?

Do conceito à realidade: o que é IA, o que não é, e por que você precisa entender isso agora.

Dados: o Combustível da IA

Por que "dados são o novo petróleo" — e o que isso significa na prática para treinar um modelo.

Como a IA Aprende (Machine Learning)

Gradiente descendente, loss function, backpropagation — explicados sem complicar.

Redes Neurais: o Cérebro Artificial

Neurônios, camadas, ativações — a arquitetura que imita (e supera) o cérebro em tarefas específicas.

O que é um LLM?

Large Language Models: o que os torna diferentes, como foram treinados e por que o ChatGPT foi um divisor de águas.

Tokens e Tokenização

A IA não lê palavras — ela lê tokens. Entenda o que isso muda em custo, velocidade e limites de contexto.

Transformers e Mecanismo de Atenção

A arquitetura que mudou tudo em 2017 — Attention Is All You Need e por que o transformer é onipresente.

KV Cache: Memória Eficiente

Por que um modelo de 30GB pode precisar de 60GB de VRAM — e como o KV Cache resolve isso.

Mixture of Experts (MoE)

200B parâmetros que não cabem na GPU — veja como o MoE ativa só o que é necessário.

Tool Calling e Agentes

Como a IA aprendeu a usar ferramentas externas — e por que isso transformou LLMs em agentes.

Harness: a Infraestrutura do Agente

Os 6 componentes que fazem um agente de IA funcionar de verdade.

Como Avaliar Modelos de IA

MMLU, HumanEval, benchmark contamination — como saber se um modelo é realmente melhor.

O Panorama dos Coding Agents

De Copilot ao Claude Code — como os assistentes de código evoluíram de autocomplete para agentes autônomos.

Claude Code: Filosofia e Arquitetura

Como o Claude Code funciona por dentro — o loop agêntico, as ferramentas, o modelo de confiança e por que é diferente dos IDEs.

OpenAI Codex: o Agente na Nuvem

O novo Codex (2025) é completamente diferente do antigo — roda em sandbox na nuvem, é assíncrono e paralelo. Entenda o que isso muda.

Cursor, Copilot e os IDEs Aumentados

A abordagem IDE-first — como Cursor e Copilot integram IA no editor e por que isso é uma filosofia diferente dos agentes de terminal.

Amazon Q e Kiro: a Aposta da AWS

O Amazon Q Developer e o novo Kiro têm filosofias distintas — um é extensão de IDE corporativo, o outro é spec-driven development.