Tentando ensinar AI engineering do jeito que eu queria ter aprendido: escrevendo código, não assistindo vídeo
Não sei se acontece com você, mas eu já gastei dinheiro e fim de semana em curso de IA que no fim era só vídeo. Eu assistia, balançava a cabeça achando que tinha entendido, ganhava um certificado, e quando sentava pra escrever uma rede neural do zero, travava na primeira linha. O certificado provava que eu cliquei em "próximo", não que eu sabia construir alguma coisa.
Isso me incomoda faz tempo. A parte boa de aprender a programar sempre foi a mesma: você escreve, roda, quebra, conserta. Com IA, a gente trocou isso por playlist. Você termina o "curso" sabendo o nome das coisas e sem nunca ter feito uma.
Então comecei a construir uma plataforma pra aprender AI engineering construindo IA do zero, dentro do navegador, com correção de verdade.
A ideia é simples de explicar e chata de fazer:
- Você lê a lição e escreve o código ali na página.
- O código roda no seu navegador. Não é vídeo de alguém rodando, é você. Uso Pyodide (Python compilado pra WebAssembly), então numpy, sklearn e afins rodam direto no browser. Custo de servidor por aluno: praticamente zero.
- Um corretor automático testa o que você escreveu. E ele é de verdade: a solução certa passa em todos os testes, e o código inicial (em branco) falha em pelo menos um. Se o teste passa com qualquer lixo, ele não testou nada. Essa é a regra que separa "exercício" de "checkbox".
- Tem um tutor de IA pra quando você empaca. Você usa sua própria chave de API (BYOK), eu nunca guardo sua chave no servidor.
O conteúdo das lições não é meu, e faço questão de deixar isso claro. É o currículo aberto "AI Engineering from Scratch", do Rohit Ghumare, que é gratuito. Eu não cobro pelo texto, e nunca vou esconder o texto atrás de paywall. O texto já é de graça no mundo todo, esconder ele seria só piorar a internet.
O que eu cobro é pela experiência integrada e verificada: o código rodando no navegador, a correção que discrimina de verdade, o tutor, o certificado que significa "essa pessoa construiu", não "essa pessoa assistiu". Esse é o pulo do gato, não o material.
Agora a parte honesta, porque é TabNews e vocês vão descobrir de qualquer jeito:
Tá no começo. De 20 fases do currículo, eu tenho 2 rodando redondas: setup e a parte de matemática. As fases de deep learning de verdade (transformers, treinar LLM do zero) precisam de GPU, e isso não roda no navegador, então ainda não estão lá. Pra não te deixar na mão nessas fases que ainda não consigo corrigir, eu coloco aulas selecionadas de cursos abertos (Karpathy, 3Blue1Brown, Stanford, MIT). Elas são gratuitas e não ficam atrás de paywall, são complemento.
Construí quase tudo sozinho, com agentes de IA fazendo o grosso do código. A regra que me segura é uma só: nada é considerado pronto até o corretor passar no automático. Sem achismo, sem "ficou bom". Ou os testes passam, ou não tá pronto.
Sobre dinheiro, pra não ter mistério: pretendo cobrar 20 dólares uma vez, acesso vitalício. Escolhi pagamento único de propósito, não pra maximizar receita, mas porque pagar uma vez funciona como compromisso com você mesmo (sabe quando você paga a academia e por isso vai?). Como o custo por aluno é quase zero nas fases que rodam no navegador, dá pra fazer isso de pé. No futuro, quando entrar a parte de GPU, aí sim deve virar uma assinatura, porque GPU é o único custo que escala de verdade, e eu não quero contaminar o vitalício com isso.
É isso. Tô compartilhando cedo de propósito, com 2 de 20 fases, porque prefiro ouvir que tá ruim agora do que daqui a um ano.
Se você já tentou aprender IA e desistiu no meio, ou se já deu aula disso, eu queria muito sua opinião em duas coisas: o corretor automático te convence de que você aprendeu, ou parece teatro? E você pagaria 20 dólares uma vez por isso, ou nem de graça?
Pode ser sincero, é pra isso que tô postando aqui e não no LinkedIn.