Model behavior
Prompt e context design, retrieval, dataset work, fine-tuning e task-specific evaluation.
ENGENHARIA DE IA
Adaptação de modelos, integrações de IA, fluxos com agentes e IA de jogos em tempo real com avaliação e controle operacional.
ESCOPO DA DISCIPLINA
Nossa disciplina de AI abrange product integration, retrieval, model training e fine-tuning, agent orchestration e realtime game AI. Escolhemos entre deterministic software, retrieval, model adaptation e generative behavior conforme a task.
Backend & Cloud faz parte da oferta: authentication, data, queues, workers, APIs, persistence, observability e cost controls são o que transforma model behavior útil em um workflow confiável.
Prompt e context design, retrieval, dataset work, fine-tuning e task-specific evaluation.
Tools, explicit state, branching, validation, human approval e user-facing workflow.
APIs, data, queues, workers, permissions, deployment, tracing e usage controls.
Decision systems, navigation, tactics e simulation sob restrições de frame time e multiplayer.
PRIORIDADES TÉCNICAS
Especifique a task, baseline, acceptable failure, data rights e human responsibility.
Crie testes representativos e compare as abordagens viáveis mais simples.
Conecte models a product data, tools, state, permissions e deterministic controls.
Rastreie outcomes, meça quality, latency e cost e execute regression evaluation antes de mudanças.
COMECE POR ESTA DISCIPLINA











