Fundamentos de engenharia de IA: Construindo e avaliando agentes de IA

À medida que os modelos de IA se tornam centrais para o software moderno, o desafio muda de simplesmente fazer chamadas de API para criar sistemas de IA confiáveis, previsíveis e prontos para produção. Este curso apresenta os princípios básicos da engenharia de IA, ajudando você a fazer a transição da escrita básica para o design de recursos robustos orientados a IA. Você aprenderá a construir, avaliar e otimizar sistematicamente agentes e recursos de IA. Ao ler conceitos estruturados e analisar exemplos de código do mundo real, você ganhará a confiança para implementar engenharia de contexto, uso de ferramentas e sistemas de recuperação que fornecem resultados precisos. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental dos agentes de IA e aplicativos com LLM - Projete estratégias eficazes de engenharia de contexto e modelos de prompt estruturados - Implemente a geração aumentada de recuperação (RAG) para responder ao modelo de solo em dados personalizados - Construa chicotes de avaliação confiáveis para medir e rastrear o desempenho do sistema - Configure agentes de IA com recursos de chamada de ferramentas para interagir com APIs externas - Estabelecer loops de feedback de produção para refinar e melhorar continuamente a precisão do modelo O curso começa com a terminologia essencial e a mecânica de modelos de linguagem grandes, em seguida, progride para padrões de arquitetura práticos, engenharia rápida e técnicas de avaliação sistemática. Você explorará implementações práticas de código e estratégias de teste para garantir que seus sistemas de IA se comportem de forma previsível. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, construtores de produtos e entusiastas da tecnologia que desejam fazer a transição para a engenharia de IA. Não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina ou modelagem de IA, embora uma compreensão básica dos conceitos de programação seja útil. Comece a ler hoje para dominar a disciplina de engenharia por trás dos aplicativos de IA modernos.