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aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide

Um hub organizado de cursos de IA generativa, seleções de artigos de pesquisa, materiais para entrevistas e notebooks de código, estruturado por jornada e nível de habilidade.

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O que é?

Esta é uma coletânea no estilo awesome para quem trabalha com IA generativa. Ela reúne cursos, resumos de artigos de pesquisa, materiais de preparação para entrevistas, notebooks Jupyter e glossários em um só lugar. O conteúdo é organizado em três jornadas — Use AI, Build AI e Understand AI —, cada uma com níveis iniciante, praticante e avançado. Assim, os leitores podem começar pelo próprio objetivo, sem precisar percorrer uma lista longa.

Além dos caminhos por jornada, o repositório oferece um índice de tópicos que abrange áreas como fundamentos de LLM, prompting, recuperação de informações e RAG, fine-tuning, agentes de IA, avaliação, modelos multimodais e LLMOps em produção. Também inclui materiais de preparação para entrevistas voltados a diferentes funções, como engenheiros de IA, gerentes de produto de IA, forward-deployed engineers e estrategistas de IA, além de vários cursos gratuitos, como um curso de avaliação de IA e um curso intensivo de IA agêntica.

O projeto é mantido por seu autor e aceita pull requests com novos recursos, que devem ser organizados por jornada, nível e tópico.

Recursos principais

  • 01Organiza os recursos nas jornadas Use AI, Build AI e Understand AI, com níveis de 101 a 301.
  • 02Oferece um índice de tópicos que abrange RAG, fine-tuning, agentes, avaliação e modelos multimodais.
  • 03Inclui materiais para entrevistas específicos para engenheiros de IA, gerentes de produto e estrategistas.
  • 04Lista cursos gratuitos, incluindo materiais sobre avaliação de IA e um curso intensivo de IA agêntica.
  • 05Disponibiliza notebooks Jupyter e um glossário de LLM.

Casos de uso

  • Encontrar um caminho estruturado para começar a aprender IA generativa do zero.
  • Preparar-se para entrevistas de engenharia de IA ou de gerente de produto de IA.
  • Consultar cursos e artigos de pesquisa sobre um tópico específico, como RAG ou avaliação.
  • Encontrar notebooks executáveis para praticar técnicas de LLM.

Antes de usar

  • Alguns dos cursos e recursos listados têm condições de acesso definidas pelos provedores. Confira cada uma antes de se inscrever.
  • O curso Applied LLMs Mastery é uma edição arquivada de 2024.
  • As seções patrocinadas promovem cursos pagos em turma na Maven, e o README não os recomenda.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é awesome-generative-ai-guide?
Um hub organizado de cursos de IA generativa, seleções de artigos de pesquisa, materiais para entrevistas e notebooks de código, estruturado por jornada e nível de habilidade. Esta é uma coletânea no estilo awesome para quem trabalha com IA generativa. Ela reúne cursos, resumos de artigos de pesquisa, materiais de preparação para entrevistas, notebooks Jupyter e glossários em um só lugar. O conteúdo é organizado em três jornadas — Use AI, Build AI e Understand AI —, cada uma com níveis iniciante, praticante e avançado. Assim, os leitores podem começar pelo próprio objetivo, sem precisar percorrer uma lista longa.
awesome-generative-ai-guide é gratuito? Qual é a licença?
awesome-generative-ai-guide é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
awesome-generative-ai-guide ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de awesome-generative-ai-guide foi em 15 de out. de 2026.
Para que posso usar awesome-generative-ai-guide?
Encontrar um caminho estruturado para começar a aprender IA generativa do zero. Preparar-se para entrevistas de engenharia de IA ou de gerente de produto de IA. Consultar cursos e artigos de pesquisa sobre um tópico específico, como RAG ou avaliação. Encontrar notebooks executáveis para praticar técnicas de LLM.
Onde consigo awesome-generative-ai-guide?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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