Artigos sobre Machine Learning, Deep Learning e Data Science
De busca linear a RAG: construa a intuição por trás de indexação, ranking, relevância e busca semântica. Com exemplos em Python e um mini search engine didático from scratch.
Transforme um Raspberry Pi 5 em um servidor pessoal de desenvolvimento com IA — Docker, Tailscale, serviços persistentes e um app de demonstração rodando. Guia prático a partir da sua primeira sessão SSH.
Guia prático e completo do uv — o substituto moderno para pip, venv, pyenv e pip-tools. Do zero à produção, com os atalhos que você vai usar todo dia.
Guia prático de deploy na AWS usando containers Docker. Começamos com Lambda (o mais simples), evoluímos para Fargate para jobs longos, e montamos um pipeline completo com enrichment e busca vetorial. Exemplo real: um scraper de notícias para newsletter.
Aprenda Docker construindo: uma API FastAPI com modelo de ML que começa rodando local e termina pronta para produção. Cada problema leva ao próximo conceito — Dockerfile, Compose, volumes, networking, segurança e deploy.
Aprenda Terraform construindo: um scraper de notícias que começa com recursos criados manualmente e termina com infraestrutura versionada, modular e automatizada. Cada problema leva ao próximo conceito.
CLAUDE.md, CLAUDE.local.md, rules, skills, agents, hooks, memória, settings — o Claude Code tem dezenas de arquivos de configuração. Este guia explica cada um, onde colocar, quando usar e como se relacionam entre si.
Chega de stash, troca de branch e perda de contexto. O git worktree permite fazer checkout de múltiplos branches simultaneamente, cada um no seu próprio diretório, todos compartilhando um único repositório. Este é o guia completo, passo a passo.
Engenharia de contexto é a disciplina que separa experimentos amadores com LLMs de sistemas de IA prontos para produção. Este guia cobre tudo — de RAG e memória a loops agênticos, orçamento de tokens e segurança — para você construir agentes que realmente funcionam.
Passo a passo para criar um blog pessoal e portfólio bilíngue usando Astro 5, Tailwind CSS v4 e o tema Tokyo Night — exatamente como este site foi feito.
E se pudéssemos eliminar a engenharia de features convertendo dados tabulares em texto e depois em embeddings vetoriais? Uma exploração do framework tab2vec e o que os experimentos revelaram.