Probabilidade
Probabilidade para IA: incerteza, eventos e axiomas de Kolmogorov
Construir um modelo probabilístico coerente para representar incerteza e usar eventos e axiomas sem depender de fórmulas decoradas.
Pesquisa na prática
String de busca que a base entende (e como registrar para o PRISMA)
Montar uma string de busca que cada base interpreta do mesmo jeito e registrá-la de forma que qualquer pessoa repita a busca meses depois.
Matemática para IA
Transformações geométricas: escala, rotação, reflexão e projeção
Enxergar matrizes como operações geométricas sobre o espaço e compreender como escala, rotação, reflexão e projeção formam a intuição necessária para redes neurais e Transformers.
Machine Learning
Pré-processamento, pipelines e data leakage em Machine Learning
Proteger, dentro do código, a fronteira entre treino e avaliação: toda transformação que aprende com dados faz fit apenas no treino, e um Pipeline torna essa ordem explícita e repetível.
Radar
Radar #1 — semana de 21/09: quem vigia os agentes
Cinco novidades de 11 a 18 de setembro lidas na fonte primária: divulgação de desalinhamento na OpenAI, métricas de supervisão de agentes na Anthropic, dois papers sobre monitores enganados e alucinação de ferramentas no MCP, e o Gemini 3.8 Live.
Matemática para IA
Matrizes como transformações: entendendo de verdade y = Wx + b
Compreender matrizes como transformações de vetores e conectar essa interpretação diretamente às camadas de uma rede neural.
Machine Learning
Do problema ao experimento de ML: features, target, splits e baseline
Transformar uma necessidade real em um experimento de Machine Learning mensurável, reproduzível e coerente com o cenário de uso.
Chamadas Abertas
Chamadas Abertas · Vol. 01: 249 chamadas em 92 periódicos de tecnologia e IA
E-book gratuito com as edições especiais e chamadas de fluxo contínuo abertas de outubro de 2026 em diante, organizadas por país, com prazos, acesso e links oficiais.
Interoperabilidade
Interoperabilidade não é apenas conectar APIs
Por que 200 OK, JSON válido e contratos bem definidos ainda não garantem que dois sistemas entendam a mesma coisa.
Pesquisa científica
Dezesseis manuais e um laboratório: a pesquisa científica como um sistema aberto
Dezesseis manuais abertos cobrem uma pesquisa inteira, da pergunta ao artigo registrado, e um laboratório 3D mostra como eles se encaixam. Como foram feitos, por onde começar e o que a IA pode e não pode fazer em cada etapa.
Machine Learning
Machine Learning de verdade: problemas, paradigmas e generalização
Entenda o que um sistema aprende, como os paradigmas de ML se diferenciam e por que generalização importa mais que decorar algoritmos.
MCP
MCP e sistemas multiagentes: conectando agentes, ferramentas e contexto
Entenda onde o Model Context Protocol entra em uma arquitetura agentiva e como MCP, orquestração, governança, A2A, RAG, Knowledge Graphs e sistemas externos podem compor uma pilha multiagente interoperável.