Obras complementares
Compreender, dominar e humanizar a inteligência artificial. As obras apresentadas aqui abordam a IA sob dois ângulos complementares: o impacto educacional e prático por um lado, os fundamentos técnicos e a engenharia dos LLM por outro lado.
A Mecânica dos LLM (nível técnico)
Obra de engenharia que desconstrói os modelos de linguagem modernos (Transformer, variantes, ecossistemas agentivos) com um olhar de decisor IT.
- 15 capítulos progressivos: fundamentos, arquitetura, aprendizagem, agentes e RAG
- 9 scripts Python para ilustrar atenção, RAG, agentes e fine-tuning (LoRA)
- 153 páginas orientadas à decisão: compromissos custo / desempenho / qualidade
Público: engenheiros, data scientists, estudantes avançados, responsáveis técnicos.
Uma das raras obras que oferece uma visão completa, técnica e operacional dos LLM, longe das simplificações e das modas passageiras.
A mecânica interna dos LLMs
Compreender os mecanismos, construir ferramentas, verificar seus resultados
O tomo II de Mustapha Alouani: construir ferramentas com LLMs, medir seus resultados e colocar as conclusões à prova.
- Definir a tarefa e os critérios de medição
- Construir, inspecionar e testar ferramentas
- Distinguir observação de explicação causal
Para leitores que desejam construir e avaliar ferramentas: engenheiros, desenvolvedores, estudantes avançados e responsáveis técnicos. Python e a leitura de tabelas ajudam a reproduzir as experiências.
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A Inteligência Artificial, Meus Estudos e Eu (nível pedagógico)
Guia para compreender o impacto da IA no ensino e acompanhar alunos e estudantes em seus usos cotidianos das ferramentas de IA.
- 10 capítulos práticos e uma caixa de ferramentas testada em contexto educacional
- Foco em usos reais, riscos e referências éticas
- 235 páginas acessíveis, sem requisitos técnicos
Público: professores, estudantes, formadores, pais, decisores educacionais.
Um guia acessível para acompanhar a transição digital educacional, com referências concretas e ferramentas testadas.
De relance
| Aspecto | A Mecânica dos LLM | A mecânica interna dos LLM | A IA, Meus Estudos e Eu |
|---|---|---|---|
| Público principal | Engenheiros, data scientists, CTO/DSI | Desenvolvedores, engenheiros, estudantes avançados, pesquisadores | Professores, estudantes, pais |
| Objetivo | Compreender a arquitetura e o funcionamento dos LLM | Construir ferramentas, experimentar e verificar resultados | Compreender e integrar a IA na educação |
| Nível | Intermediário a avançado | Intermediário a avançado; Python ajuda a reproduzir as experiências | Acessível, sem pré-requisitos técnicos |
| Páginas (impresso) | 153 páginas | 277 páginas | 235 páginas |
A paginação corresponde às edições impressas apresentadas; pode variar conforme o idioma e o formato.
Para qual perfil?
- Para compreender arquiteturas, atenção, aprendizagem e aplicações dos modelos de linguagem: A Mecânica dos LLM — tomo I, dedicado aos fundamentos.
- Para construir ferramentas, experimentar, inspecionar modelos e avaliar resultados: A mecânica interna dos LLM — tomo II, dedicado à investigação.
- Para uma primeira abordagem da IA na educação e orientações para o uso cotidiano: A Inteligência Artificial, Meus Estudos e Eu.
- Para conectar compreensão técnica, verificação experimental e acompanhamento educacional: as três obras se complementam.
Estes livros prolongam mais de vinte anos de experiência em sistemas de informação e em acompanhamento pedagógico, com uma mesma exigência: colocar a tecnologia a serviço do ser humano.