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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AWS Cloud Practitioner

Fundamentos da AWS alinhados ao exame CLF-C02 — do zero ao certificado

• O que é Cloud Computing?
• Infraestrutura Global: Regiões, AZs e Edge
• Modelo de Responsabilidade Compartilhada
• IAM: Identidade, Grupos, Roles e Policies
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AWS Solutions Architect Associate

Arquitetura profissional de soluções AWS alinhada ao exame SAA-C03

• SAA-C03: Da Teoria à Arquitetura Real
• IAM Avançado: Policies JSON, STS e Organizations
• VPC em Profundidade: NAT, Peering e Transit Gateway
• Route 53, CloudFront e Global Accelerator
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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.

O que é Cloud Computing?

IaaS, PaaS, SaaS, deployment models, economia de escala — o que a nuvem realmente muda e por que a AWS venceu.

Infraestrutura Global: Regiões, AZs e Edge

Regions, Availability Zones, Edge Locations, Local Zones, Wavelength — como a AWS distribui capacidade no planeta.

Modelo de Responsabilidade Compartilhada

O que é responsabilidade da AWS e o que é sua. A linha que cai em metade das questões de segurança do exame.

IAM: Identidade, Grupos, Roles e Policies

Users, Groups, Roles, Policies, MFA, root account — os blocos fundamentais de segurança na AWS.

Compute: EC2, Lambda e Containers

EC2 instance types, purchasing options, Lambda, Fargate, ECS e EKS — os serviços de compute que todo practitioner precisa dominar.

Storage: S3, EBS, EFS e Glacier

Object, block, file storage — S3 storage classes, EBS volume types, EFS, Glacier, Storage Gateway. Como escolher.

Databases: RDS, Aurora, DynamoDB e Redshift

Relacional vs NoSQL vs analítico. RDS, Aurora, DynamoDB, ElastiCache, Redshift — quando usar cada um no CLF-C02.

Networking: VPC, Route 53 e CloudFront

VPC, subnets, Internet Gateway, NAT, Route 53 DNS, CloudFront CDN, Direct Connect, VPN — a rede da AWS demistificada.

Segurança AWS: KMS, GuardDuty, Shield e WAF

KMS, Secrets Manager, GuardDuty, Shield, WAF, Inspector, Macie — o arsenal de segurança que cobre 30% do exame.

Monitoramento: CloudWatch, CloudTrail e Config

CloudWatch (métricas e logs), CloudTrail (auditoria de API) e Config (compliance) — o tripé de observabilidade.

Well-Architected: os 6 Pilares

Operational Excellence, Security, Reliability, Performance, Cost Optimization, Sustainability — o framework que guia toda decisão AWS.

CAF e os 7 Rs da Migração

Cloud Adoption Framework (6 perspectivas) e as 7 estratégias de migração — Rehost, Replatform, Refactor, Relocate, Retire, Retain, Repurchase.

Precificação, Free Tier e Planos de Suporte

Pay-as-you-go, Free Tier, Pricing Calculator, Cost Explorer, Budgets, TCO Calculator e os 4 Support Plans — tudo sobre a fatura da AWS.

Migração: Migration Hub, DMS, MGN e DataSync

Migration Hub, Application Migration Service (MGN), DMS, Application Discovery Service, DataSync e Mainframe Modernization — o arsenal de migração AWS.

IA e ML na AWS: Bedrock, SageMaker, Q e Amigos

SageMaker, Rekognition, Comprehend, Polly, Transcribe, Translate, Lex, Kendra, Bedrock e Amazon Q — o stack de IA da AWS para o CLF-C02.

Developer Tools: CodePipeline, CDK, CloudFormation e SAM

CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, CodePipeline, CloudFormation, CDK, SAM, Amplify e X-Ray — os serviços de CI/CD e IaC da AWS.

Simulado CLF-C02 Comentado

20 questões no estilo oficial do exame, cada uma com explicação detalhada de por que a resposta certa é certa e as erradas são erradas.

SAA-C03: Da Teoria à Arquitetura Real

O que muda do Practitioner para o SAA-C03, os 4 domínios do exame, pré-requisitos e a mentalidade do arquiteto AWS.

IAM Avançado: Policies JSON, STS e Organizations

Policy JSON em profundidade, STS AssumeRole, cross-account access, AWS Organizations, SCPs, Identity Center (SSO).

VPC em Profundidade: NAT, Peering e Transit Gateway

VPC design real, subnets públicas/privadas, NAT Gateway vs NAT Instance, VPC Peering, Transit Gateway, PrivateLink, VPN vs Direct Connect.

Route 53, CloudFront e Global Accelerator

Route 53 routing policies (simple, weighted, latency, failover, geo, multi-value), CloudFront behaviors, Global Accelerator.

EC2 Profissional: Auto Scaling e Load Balancers

Purchasing options profundos, Auto Scaling Groups, ALB vs NLB vs GWLB, target groups, placement groups, health checks.

ECS vs EKS: Orquestração de Containers

ECS (Fargate vs EC2 launch type), EKS (Kubernetes managed), service discovery, service mesh, quando escolher cada um.

Serverless Avançado: Lambda, API GW e Step Functions

Lambda deep dive (cold start, concurrency, layers, destinations), API Gateway (REST vs HTTP), Step Functions workflows.

S3 Profundo: Classes, Lifecycle e Object Lock

Todas storage classes, lifecycle policies, versioning, replication (CRR/SRR), Object Lock, encryption (SSE-S3, SSE-KMS, SSE-C, CSE).

EBS, EFS e FSx: Quando Usar Cada Um

EBS volume types (gp3, io2, st1, sc1), snapshots, EFS performance/throughput modes, FSx Windows/Lustre/NetApp, Storage Gateway.

Bancos: Multi-AZ, Read Replicas e DynamoDB

RDS Multi-AZ vs Read Replicas, Aurora (cluster + Serverless v2), DynamoDB (GSI/LSI, DAX, Streams, on-demand vs provisioned).

Caching: ElastiCache, DAX e CloudFront

ElastiCache Redis vs Memcached, DAX para DynamoDB, CloudFront cache behaviors, patterns (cache-aside, write-through).

Messaging: SQS, SNS, EventBridge e Kinesis

SQS (Standard vs FIFO, DLQ), SNS (topic fanout), EventBridge (event bus, rules, schedules), Kinesis (Streams vs Firehose vs Analytics).

Segurança Avançada: KMS, Secrets Manager e WAF

KMS envelope encryption, CMK vs AWS managed key, Secrets Manager vs Parameter Store, WAF rules, Shield Standard vs Advanced.

Disaster Recovery: RPO, RTO e 4 Estratégias

Backup & Restore, Pilot Light, Warm Standby, Multi-Site Active-Active — custo vs RTO/RPO, AWS Backup, cross-region DR.

Otimização de Custos: RI, Savings Plans e Spot

Reserved Instances (standard/convertible), Savings Plans (compute/EC2), Spot Instances, Instance Scheduler, Trusted Advisor, Cost Allocation Tags.

Analytics: Athena, EMR, Kinesis e Glue

Athena (serverless SQL on S3), EMR (Hadoop/Spark), Kinesis Data Streams vs Firehose, Glue ETL, Redshift Spectrum, QuickSight.

Migração para o Arquiteto: DMS, SCT, MGN e DRS

DMS + SCT para migração de bancos heterogêneos, MGN para lift-and-shift, DRS para DR, DataSync, Transfer Family e Snow Family em cenários arquiteturais.

Rede Híbrida: Direct Connect, VPN, PrivateLink e VPC Endpoints

Direct Connect + VIFs, Site-to-Site VPN, Client VPN, PrivateLink, Gateway vs Interface Endpoints, Route 53 Resolver híbrido e Transit Gateway inter-region.

ML/IA para Arquiteto: SageMaker, Bedrock e Pipelines

Arquiteturas de inferência (real-time endpoint, serverless, async, batch), SageMaker + MLOps, integração com Bedrock e data lake alimentando pipelines de ML.

Simulado SAA-C03 Comentado

25 questões no estilo oficial SAA-C03 com explicações detalhadas. Arquitetura, decisões de design, trade-offs de custo e resiliência.