Esta não é uma opinião particularmente boa e é indicativa de um entendimento fundamental errado sobre o que uma educação em uma faculdade técnica de alto nível deve oferecer. Preparar-se para entender a IA moderna como um estudante de Harvard ou Stanford não se trata de aprender "engenharia de prompts", programação de vibrações ou construir o Agente Envolvente Específico de Domínio Slop #1000, todos os quais podem ser aprendidos em poucos dias, se não em horas. Pelo contrário, a melhor maneira para um jovem inteligente de 18 a 22 anos entender a IA é desenvolver uma intuição muito sólida para probabilidade em nível de graduação e pós-graduação, álgebra linear e ML clássico. Se você realmente sabe como funcionam tópicos fundamentais de RL como Q-learning, você está 95% do caminho lá, e se você não consegue aprender isso em Harvard ou Stanford, então provavelmente é um problema de habilidade da sua parte. No excelente seminário de teoria de ML de @boazbaraktcs em 2021, não acho que escrevi mais de 200 linhas de código cumulativamente durante todo o semestre, mas aprendi imenso e credito essa aula por ter despertado meu interesse na IA moderna. Há um ano, eu não conseguia te dizer de forma coerente o que era um transformer, mas isso não importa, porque quando você desenvolve fundamentos quantitativos adequados na faculdade, consegue entender isso em algumas semanas. Nada disso é realmente tão complicado, as pessoas apenas gostam de fingir que é.