Roteiro de Aprendizado para Engenheiro de IA: 50 Projetos para Construir

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Rahul
Contribuído porRahulXFonte

3 de ago. de 2026

Roteiro de Aprendizado para Engenheiro de IA: 50 Projetos para Construir Uma lista abrangente de 50 projetos práticos de engenharia de IA, desde a construção de transformers e pipelines de RAG até a implementação de RLHF e kernels personalizados. Ideal para qualquer pessoa que queira dominar a engenharia de IA construindo do zero.

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Construa seu próprio Reasoner (implementação de Chain of Thought) Construa seu próprio loop de Agente (padrão ReAct) Construa seu próprio Servidor de Inferência (em C++/Rust) Construa seu próprio Transformer do zero (Attention is all you need) Construa seu próprio Banco de Dados Vectorial (índice HNSW) Construa seu próprio pipeline RAG Construa seu próprio kernel de Flash Attention (CUDA) Construa sua própria biblioteca de Quantização (implementação Int8/FP4) Construa sua própria Mixture of Experts (MoE) - camada de roteamento Construa seu próprio loop de treinamento distribuido (FSDP/Tensor Parallelism) Construa seu próprio sistema de paginação de KV Cache (como vLLM) Construa seu próprio sistema de Decodificação Especulativa Construa seu próprio Modelo de Estado Espacial (implementação Mamba) Construa seu próprio pipeline RLHF (implementação PPO) Construa seu próprio Modelo de Linguagem Pequeno (SLM) Construa seu próprio kernel de Multiplicação de Matrices Construa seu próprio trainer de LoRA (Adaptação de Baixo Rank) Construa seu próprio sandbox de intérprete de Código Construa sua própria função de perda DPO (Optimização Direta de Preferências) Construa seu próprio sistema de Graph RAG Construa seu próprio combinador de Modelos (Model Soups/Interpolación Linear Esférica) Construa sua própria ferramenta de Interpretabilidade (SAE - Autoencoders Esparsos) Construa seu próprio generador de dados Sintéticos Construa seu próprio roteador de Function Calling Construa seu próprio parser de Output Estruturado (Gramáticas Livres de Contexto) Construa seu próprio proyector Multi-modal (implementação CLIP) Construa seu próprio harness de avaliação de LLM Construa seu próprio sistema de Guardrails (filtrado de Entrada/Saída) Construa seu próprio mecanismo de cache de Prompts Construa seu próprio Tokenizer (implementação BPE) Construa seu próprio motor de Autograd (como Micrograd) Construa seu próprio modelo de Difusión (UNet + Scheduler) Construa seu próprio Vision Transformer (ViT) Construa seu próprio modelo ASR estilo Whisper Construa seu próprio pipeline de Texto-a-Fala Construa seu próprio Roteador Semántico Construa seu próprio construtor de Knowledge Graph Construa seu próprio pipeline de curadoria de Dados (MinHash/Deduplicación) Construa seu próprio AI Gateway (Balanceo de carga/Failover) Construa sua própria biblioteca de Fine-Tuning Eficiente em Parámetros (PEFT) Construa seu próprio motor de Texto-a-SQL Construa seu próprio sistema de Recomendación (arquitectura de dos torres) Construa seu próprio modelo de Embedding Construa seu próprio Processador de Logits Construa sua própria optimización de kernel de Softmax Construa seu próprio generador de ataques Adversarios Construa seu próprio transformer de Espectrograma de Áudio Construa sua própria Búsqueda de Arquitectura Neural Construa seu próprio pipeline de Destilación de Modelos Construa sua própria Feature Store Construa seu próprio driver de Base de Datos (para Vectores)

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