Antes de gastar milhares de yuans num curso de IA, estude estes 10 repositórios gratuitos.
Montei para mim um roteiro de 12 semanas. Cada repositório tem um único objetivo: fazê-lo funcionar e depois mudar alguma coisa.
1. generative-ai-for-beginners (122.8k⭐)
21 aulas da Microsoft, que ensinam desde o básico sobre prompts, RAG e agentes
Minha opinião: comece por aqui já na primeira semana, sem pular
2. agents-course (34.3k⭐)
Curso oficial de agentes da Hugging Face. Ao concluí-lo, você pode obter um certificado
Minha opinião: o certificado não importa; os exercícios, sim
3. open-webui (157.5k⭐)
Monte uma interface de chat com IA no seu próprio computador
Minha opinião: primeiro, tenha um espaço só seu
4. nanoGPT (64.4k⭐)
O código mais enxuto para treinar um GPT, escrito por Karpathy
Minha opinião: execute-o uma vez e, quando ouvir falar em “modelos de linguagem grandes”, não vai mais se assustar
5. openai-agents-python (30.5k⭐)
Uma estrutura leve para vários agentes
Minha opinião: aprenda a fazer vários agentes passarem tarefas uns para os outros
6. modelcontextprotocol/servers (91.7k⭐)
Uma coleção oficial de servidores MCP que permite à IA ler arquivos, pesquisar na web e se conectar a bancos de dados
Minha opinião: a capacidade de trabalho da IA depende de quantas ferramentas ela consegue usar
7. anthropics/skills (186.6k⭐)
Coleção oficial de Agent Skills
Minha opinião: veja como outras pessoas transformam uma tarefa em uma habilidade que pode ser reutilizada várias vezes
8. browser-use (119.8k⭐)
Permite que a IA abra o navegador por conta própria, clique em páginas, preencha formulários e colete dados
Minha opinião: é o projeto mais fácil para criar um efeito de “uau”
9. mem0 (68.3k⭐)
Adicione memória de longo prazo aos agentes
Minha opinião: sem memória, a IA precisa aprender tudo do zero a cada vez
10. n8n (209.3k⭐)
Um fluxo de trabalho visual, feito com arrastar e soltar, que conecta o que você aprendeu até aqui e automatiza a execução diária
Minha opinião: o último passo é deixá-la trabalhar sozinha
Está tudo no GitHub. Basta pesquisar pelo nome.
Para uma pessoa comum aprender IA, o que conta não é o diploma, mas ter seis pequenos projetos demonstráveis em mãos depois de 12 semanas.
O roteiro está na imagem. Salve para consultar depois.
#AI #开源
Montei para mim um roteiro de 12 semanas. Cada repositório tem um único objetivo: fazê-lo funcionar e depois mudar alguma coisa.
1. generative-ai-for-beginners (122.8k⭐)
21 aulas da Microsoft, que ensinam desde o básico sobre prompts, RAG e agentes
Minha opinião: comece por aqui já na primeira semana, sem pular
2. agents-course (34.3k⭐)
Curso oficial de agentes da Hugging Face. Ao concluí-lo, você pode obter um certificado
Minha opinião: o certificado não importa; os exercícios, sim
3. open-webui (157.5k⭐)
Monte uma interface de chat com IA no seu próprio computador
Minha opinião: primeiro, tenha um espaço só seu
4. nanoGPT (64.4k⭐)
O código mais enxuto para treinar um GPT, escrito por Karpathy
Minha opinião: execute-o uma vez e, quando ouvir falar em “modelos de linguagem grandes”, não vai mais se assustar
5. openai-agents-python (30.5k⭐)
Uma estrutura leve para vários agentes
Minha opinião: aprenda a fazer vários agentes passarem tarefas uns para os outros
6. modelcontextprotocol/servers (91.7k⭐)
Uma coleção oficial de servidores MCP que permite à IA ler arquivos, pesquisar na web e se conectar a bancos de dados
Minha opinião: a capacidade de trabalho da IA depende de quantas ferramentas ela consegue usar
7. anthropics/skills (186.6k⭐)
Coleção oficial de Agent Skills
Minha opinião: veja como outras pessoas transformam uma tarefa em uma habilidade que pode ser reutilizada várias vezes
8. browser-use (119.8k⭐)
Permite que a IA abra o navegador por conta própria, clique em páginas, preencha formulários e colete dados
Minha opinião: é o projeto mais fácil para criar um efeito de “uau”
9. mem0 (68.3k⭐)
Adicione memória de longo prazo aos agentes
Minha opinião: sem memória, a IA precisa aprender tudo do zero a cada vez
10. n8n (209.3k⭐)
Um fluxo de trabalho visual, feito com arrastar e soltar, que conecta o que você aprendeu até aqui e automatiza a execução diária
Minha opinião: o último passo é deixá-la trabalhar sozinha
Está tudo no GitHub. Basta pesquisar pelo nome.
Para uma pessoa comum aprender IA, o que conta não é o diploma, mas ter seis pequenos projetos demonstráveis em mãos depois de 12 semanas.
O roteiro está na imagem. Salve para consultar depois.
#AI #开源
