Course · 12 chapters
Fundamentos de Engenharia de IA
Ship AI features to production: prompting, RAG, structured outputs, fine-tuning, and inference tuning. Hands-on, free, 12 chapters (~4.3h) for engineers.
What you'll be able to do
- Write structured, testable prompts
- Build a RAG pipeline end to end
- Generate type-safe structured outputs
- Fine-tune models with LoRA
- Cut AI latency and cost
- Build multimodal AI pipelines
What's inside
- 1AI Engineering Foundations: Intro
O mapa do skill path AI Engineering Foundations — o que os capítulos ensinam, como se conectam e por onde começar.
- 2A Arte do Prompt Engineering
Escreva prompts que funcionam como programas — estruturados, testáveis e consistentemente eficazes.
- 3Context Engineering
Domine a arte e a ciência de curar o contexto ideal para agentes de IA.
- 4Saídas Estruturadas e Engenharia de Schema
Construa pipelines de IA type-safe que retornam exatamente o formato de dados que você precisa, toda vez.
- 5Fundamentos de RAG: Do Chat à Recuperação
Construa o pipeline RAG mínimo viável — chunk, embed, store, retrieve, augment, generate — em código direto.
- 6RAG Engineering
Leve o backbone de retrieval para produção — deep-dive em embeddings, estratégias de chunking, processamento de documentos, padrões avançados e avaliação. Pressupõe RAG Foundations.
- 7Fine-Tuning para Engenheiros de IA
Quando, por que e como fazer fine-tuning de LLMs — da preparação do dataset ao deploy em produção.
- 8Engenharia de IA Multimodal
Construa sistemas em produção com APIs de visão, extração de documentos e IA multimídia.
- 9Engenharia de Datasets
Construa os datasets que fazem sistemas de IA realmente funcionarem — da geração sintética a suítes de avaliação.
- 10Prompt Caching & Otimização de Inferência
Engenharia de inferência LLM mais rápida, barata e eficiente — da mecânica de KV-cache a estratégias de serving em produção.
- 11Engenharia de Contexto para Sistemas de Conhecimento
Arquitete bases de conhecimento que agentes de IA consigam navegar, recuperar informações e agir.
- 12Pós-Treinamento: DPO, GRPO e RL para LLMs
Escolha o algoritmo certo de pós-treinamento -- otimização de preferência, RL de raciocínio e RL de agentes -- sem se perder em papers de pesquisa.
Frequently asked questions
- What will I learn in AI Engineering Foundations?
- You learn to build production AI systems: prompt and context engineering, structured outputs, RAG pipelines from chunking to retrieval, fine-tuning with SFT and LoRA, multimodal processing, dataset engineering, inference optimization, and post-training methods like DPO and GRPO. Every chapter is hands-on and grounded in plain code.
- Who is this course for?
- It is built for software engineers and developers who want to ship real AI features, not just experiment with chatbots. It assumes you can read and write code and want to understand the techniques behind RAG, fine-tuning, and structured generation.
- Do I need prior AI or machine learning experience?
- You need general programming experience, but no prior machine learning background. The path is set at practitioner level and explains each technique, such as embeddings, retrieval, and LoRA, as you build with it.
- How long is the course, and how is it structured?
- The path has 12 chapters totaling about 4.3 hours (257 minutes). It opens with an intro chapter that maps every topic so you know where to start and how the chapters connect, then moves through prompting, RAG, fine-tuning, multimodal, and inference optimization.
- Is AI Engineering Foundations free?
- Yes, this path is free. You get all 12 chapters covering prompting, RAG, fine-tuning, multimodal AI, and inference optimization at no cost.
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