O que a trilha de IA cobre
São 8 módulos e 9 labs sobre IA aplicada a operação, organizados em três checkpoints: AIOps e LLMs aplicados a infraestrutura; observabilidade com IA e RAG sobre runbooks; agentes sob guardrails, governança e custo.
O recorte é de infraestrutura do começo ao fim. Não há módulo de treinar modelo, nem de fine-tuning: o objeto de estudo é o sistema em volta do modelo, que é onde o incidente acontece.
- AIOps sem hype: o que a automação assistida resolve e o que ela piora
- RAG sobre runbooks — a documentação interna virando resposta operável
- Agentes com guardrails: escopo, permissão e gate de aprovação
- FinOps de IA: custo por chamada, budget e o que fazer quando estoura
Por que a verificação acontece no servidor
Em curso de vídeo, "concluído" é uma caixinha que você marca. Aqui o lab só passa quando o servidor confere o estado real do ambiente: o container subiu, a porta responde, o manifesto aplicou.
A diferença aparece na entrevista técnica. Quem só assistiu sabe descrever o comando; quem operou sabe o que fazer quando ele falha — e é essa segunda pessoa que o teste prático seleciona.
O que você precisa saber antes de começar
Não é preciso experiência prévia com IA nem com machine learning. É preciso alguma familiaridade com linha de comando e lógica de programação — a trilha de IA pressupõe as bases de Linux, containers e CI/CD, que estão nas etapas anteriores da jornada.
Se você ainda não tem essa base, o caminho não muda: a mesma conta gratuita abre a etapa 1, e a trilha de IA continua lá quando você chegar nela.
Onde a IA entra na jornada
IA não é uma especialização opcional pendurada no fim: "IA para DevOps" é a etapa 13 das 14 da jornada do zero ao emprego, depois de Linux, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD e observabilidade.
A ordem é proposital. Aplicar IA a infraestrutura sem entender a infraestrutura produz alguém que automatiza o que não sabe consertar — e essa pessoa não passa na entrevista técnica nem sobrevive ao primeiro plantão.
- 108 labs verificáveis no terminal real
- 14 trilhas, de fundamentos de Linux a agentes em produção
- 4 carreiras guiadas: DevOps, SRE, Platform Engineering e IA para DevOps