Formação Claude Code
Domine Claude Code do absoluto zero até o avançado
- 120 aulas
- 4 projetos
- 9h 45min
Inteligência Artificial é a maior transformação da tecnologia atual, e aqui você encontra o conteúdo mais completo em português para dominá-la. Reunimos tutoriais sobre as principais ferramentas de IA, agentes inteligentes, automação, Vibe Coding e tudo que envolve programar e criar com inteligência artificial.
De Claude e Antigravity a n8n e agentes de IA, esta é a categoria central para quem quer estar na vanguarda. Aprenda a criar sistemas reais, automatizar processos e transformar sua carreira com as tecnologias que estão redefinindo o desenvolvimento de software.
Wikiracing com o Jev: o que a demo de navegação ensina sobre escolher entre opções?
Wikiracing com o Jev: a demo da TypeSafe AI que ensina como escolher a melhor opção entre centenas de links tipados. Veja como funciona.
Jev jogando Doom: o que a demo da TypeSafe AI prova sobre decidir a partir de estado estruturado?
Jev jogando Doom: veja o que a demo da TypeSafe AI prova sobre decidir com estado estruturado, sem enxergar a tela, e a que custo.
O que é o sampler paralelo do Jev e por que ele resolve tudo em uma única chamada?
Entenda o que é o sampler paralelo do Jev, como ele avalia várias perguntas em uma única chamada e por que sai mais barato e mais rápido.
Como usar o Jev como guardrail para julgar a saída de outro LLM?
Entenda como configurar o Jev guardrail para julgar respostas de outro LLM com decisões tipadas, threshold e endpoint System One.
O que muda no código com o Jev: como a saída tipada elimina parsing, validação e retry
Jev elimina parsing, validação de schema e retry do seu código: saída tipada com Choice, Score e Noul. Veja como funciona e quanto custa.
Como usar o Jev para map-reduce em grandes volumes de dados?
Aprenda a usar o Jev map-reduce em grandes volumes de dados: como funciona, requisição via API e custo real para 100 mil registros.
Jev promete zero alucinações: o que isso significa na prática?
Jev zero alucinações é garantia de formato, não de verdade. Entenda schema match, confiança e o que a TypeSafe promete de fato.
Jev vs LLM de chat: quando vale trocar o prompt por uma decisão tipada?
Jev vs LLM de chat: veja quando trocar o prompt por decisão tipada, com custo, latência e taxa de acerto de cada abordagem.
Quando usar o Jev em vez de um chatbot? 5 casos de uso de automação dentro do software
Jev x chatbot: 5 casos de uso de automação em que decisão tipada com confiança calibrada vence a conversa livre. Veja gatilho, decisão e fallback.
Para quem o Jev serve (e para quem não serve)?
Jev serve pra roteamento, scoring e guardrails em IA, não pra texto ou código. Veja pra quem o Jev serve e quando evitar.
Formação Vibe Coding
Do Prompt ao Produto: Crie Software Real com IA
- 474 aulas
- 20 projetos
- 39h 27min
O que é RLCD, o treinamento por trás das decisões calibradas do Jev da TypeSafe AI?
RLCD é o método de treino do Jev (TypeSafe AI): decisões calibradas em vez de preferência humana. Entenda como funciona.
Como montar um workflow de automação combinando decisões do Jev em código
Aprenda a montar um workflow com Jev: decisões tipadas encadeadas em código, alta confiança agindo sozinha e casos incertos escalando para revisão.
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