Você pode começar de forma prática e aprofundar a teoria depois. Ordem: conceitos → ferramentas → projetos → teoria.
Com Lernix AI, transforme seus materiais em quizzes e flashcards para estudar com recall ativo.
Mito vs realidade: “sem matemática, não dá”
Mito: você precisa dominar matemática avançada antes de começar.
Realidade: para aprender IA de forma prática, o essencial é método e avaliação.
Matemática vira requisito quando você quer treinar modelos do zero ou fazer pesquisa. Para a maioria dos iniciantes, o foco inicial deve ser:
- pedir saídas estruturadas e consistentes
- ancorar respostas em fontes (RAG, documentos)
- medir qualidade com exemplos (não com “parece bom”)
Desafio de 7 dias (zero matemática, progresso real)
- Dia 1: 10 termos (LLM, tokens, embeddings, RAG, eval set).
- Dia 2: 5 templates de prompts para tarefas reais.
- Dia 3: um PDF/artigo → resumo + 10 perguntas.
- Dia 4: 20 flashcards + revisão.
- Dia 5: mini fluxo (input → output) para uma tarefa concreta.
- Dia 6: 10 prompts de teste + checklist de qualidade.
- Dia 7: uma página de retrospectiva: o que funcionou e o próximo passo.
Ideias de projetos (simples e valiosas)
- materiais de estudo → quizzes + flashcards
- notas de reunião → ações + e-mail de follow-up
- tickets de suporte → temas + respostas sugeridas
- SOP/políticas → checklist + perguntas de onboarding
- tutorial do YouTube → checklist de passos + perguntas de prática
Intuições úteis (sem “fazer conta”)
- Embeddings: um “mapa de significado” (conceitos parecidos ficam próximos)
- RAG: responder com “livro aberto” (buscar primeiro, responder depois)
- Avaliação: rubrica repetível, não sensação
FAQ
Quando estudar matemática de verdade?
Quando seu projeto pedir treinamento/tuning. Antes disso, não se bloqueie.
Como saber se estou aprendendo?
Se você responde de memória e melhora resultados com iterações, está no caminho.