Aprendizado em público sobre Engenharia de Software e Inteligência Artificial, com curadoria de leituras e recursos que acompanham meus estudos no MBA e no trabalho.
Na últimas semana, iniciei uma jornada de aprofundamento nos fundamentos de Inteligência Artificial aplicada à Engenharia de Software, com foco em entender conceitos centrais, tendências tecnológicas e aplicações práticas. A proposta desta série é documentar aprendizados de forma pública, compartilhando referências úteis, anotações e reflexões.
Abaixo, listo os conteúdos que estudei (ou estou estudando) e recomendo, organizados por temas:
Introdução à Transformação Digital com IA no Contexto de Negócios:
https://dev.to/vinicius3w/introducao-a-transformacao-digital-com-ia-no-contexto-de-negocios-2m46
Histórico e Evolução da IA:
https://dev.to/vinicius3w/historico-e-evolucao-dos-modelos-de-linguagem-llms-5b5k
What is fine-tuning?
https://www.ibm.com/think/topics/fine-tuning
Transformers
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/llm/transformers?hl=pt-br
Transformer Explain
https://poloclub.github.io/transformer-explainer
Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA)
https://arxiv.org/pdf/2309.02427
https://github.com/ysymyth/awesome-language-agents
EXPEREPAIR: Dual-Memory Enhanced LLM-based Repository-Level Program Repair
https://arxiv.org/abs/2506.10484
UFV Construindo Agentes Inteligentes com Modelos de Linguagem Generativos: Técnicas e Arquiteturas
Cursor: Documentação
Cursor em Modo Agente: IA e Prompt Engineering na Prática
Soluções de IA no GitHub: Primeiros Passos com o Copilot (Playlist 1-6)
