Alberto Luiz Especialização: A IA é hype ou real? | Daniel Romero & Rafael Ponte
Se a sua dúvida é se a IA dá resultado concreto ou solta “hype” em Docker, a resposta tá no pipeline de RAG do curso. Desenrola tudo em 8 módulos práticos, e o impacto aparece na primeira linha do seu código, desde a primeira inferência.
Estudo de Caso Real: Empresa X (fintech com 1M de usuários) iniciou implantação de RAG para auto‑atendimento e, dentro de 3 dias, reduziu tickets em 57%. Por quê? Porque o foco não era apenas “chamar a API do LLM” – era otimizar a inferência no kernel da GPU e montar um banco vetorial escalável sobre Kubernetes.
Problema mais comum no mercado: quem ensina “fazer chat” não cobre a parte de backend resiliente. Acessem link do afiliado e descubram que a turma recebe modelo de arquitetura RAG de 70M docs pronto pra produção.
Alerta: Num cenário típico, quem tenta usar um playground basta gerar protótipo em 15 min, mas quando coloca em produção seu tempo de resposta dobra e o custo de GPU subiu 350%. O curso entrega exemplo real de como calibrar batch size e usar sparsity para cortar custo em 40% sem perder latência.
Além disso, a prática intencional instala o hábito de repetir exercícios até a exaustão – o que geralmente pode virar burnout. Mas no projeto da Empresa X já teve 85% de acurácia no primeiro dia de testes, reforçando que a curva é ruína, não graça.
Em 30 dias de garantia, o preço escape R$ 1.597,00 (desconto 20%) vale o salto em infra que seu portfólio promete: o custo de oportunidade de continuar no status quo é mais alto que o investimento.
