🎓 AI Architect & Research Engineer Roadmap — VERSÃO UNIFICADA

Objetivo: Dominar a criação de algoritmos de raiz (First Principles), desde a estatística clássica até Agentes RL de topo (AlphaZero), com aplicação final em Finanças Quantitativas.

Bibliografia Nuclear:

[ESL] The Elements of Statistical Learning (Hastie et al.)
[Boyd] Convex Optimization (Boyd & Vandenberghe)
[DL Book] Deep Learning (Goodfellow et al.)
[Sutton] Reinforcement Learning (Sutton & Barto)

Recursos:

Vídeos: K. Weinberger (Cornell CS4780), Andrew Ng, David Silver
Exercícios Práticos: Site (100 exercícios NumPy)
Links: Cornell Lectures | Homeworks | Ml"leetcode"

🧪 OPCIONAL: Preparação Prática (Sprint 0)

Recurso de vídeo: MIT 6.0002 — Computational Thinking & Data Science (Prof. John Guttag), aulas 4-10.

Notebook hands-on: Fase1_Foundation/Sprint00_StochasticThinking/ — 15 micro-tasks com assertions, do random walk ao two-sample t-test. Vê o capítulo do Guttag, abre o notebook, escreve o código.

Quando usar:

Se precisares de ponte entre programação básica e estatística aplicada
Foco em: Monte Carlo, intervalos de confiança, amostragem, erros experimentais
Útil antes de mergulhar em ESL (Sprint 2)

Convenção: O scaffolded.ipynb é o template (committed). Trabalhas em solutions/local.ipynb (gitignored). Vê o README do sprint para os detalhes.

🏗️ FASE 1: Fundamentos Matemáticos & Estatísticos (12 semanas)

Sprint 1: Otimização Convexa (Semanas 1-4)

Notebooks hands-on: Fase1_Foundation/Sprint01_Optimization/ — 5 checkpoints (Engine, Geometry, Velocity, Newton, Showdown), ~38 micro-tasks com asserts, do GD 1D ao showdown final de 7 otimizadores em Rosenbrock. Mesma convenção do Sprint 0: scaffolded.ipynb é template, trabalhas em solutions/local.ipynb (gitignored).

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
K. Weinberger: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 13, 14, 15🎥 Stephen Boyd — Convex Optimization (Stanford EE364a)🎥 freeCodeCamp: Machine Learning for Everybody (3:53:53)🎥 freeCodeCamp: No Black Box Machine Learning Course (3:51:31)🎥 Stanford CS229: Lectures 1-2 (Andrew Ng) - Introduction, Linear Regression, Gradient Descent	[Boyd]:• Cap 2 (Convex Sets)• Cap 3 (Convex Functions)• Cap 4 (Convex Problems)• Cap 9 (Newton's Method)📄 Boyd lecture notes on Newton's Method	Álgebra Linear:(21) Dot Product(38) Matrix Transpose(35) Matrix Trace(30) 3D Vector Norm(20) Normalize Vectors(63) Angle Between Vectors(92) Make Diagonal MatrixOtimização:(25) Gradient Descent 1D(55) Mean Squared Error(3) Adam, (36) AdaGrad(93) RMSProp, (50) Nesterov(15) AdamW, (12) Nadam(61) AdaDelta(13) Learning Rate Scheduler	Optimization Showdown:1. Implementar biblioteca álgebra linear do zero2. Implementar 8 otimizadores3. Testar em Rosenbrock (não-convexo)4. Implementar Newton's Method 2D manualmente5. Provar convergência quadrática Newton vs linear GDRelatório LaTeX: Análise comparativa com provas matemáticas

Sprint 2: Generalização & Bias-Variance (Semanas 5-7)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
Andrew Ng: Bias/Variance conceptsK. Weinberger: 16, 17, 18, 19, 20, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34🎥 StatQuest — Bias/Variance🎥 freeCodeCamp: Machine Learning Course for Beginners (9:52:19)🎥 Stanford CS229: Lectures 8-10 - Data Splits, Models, Cross-Validation, Decision Trees	[ESL]:• Cap 2 (Overview/Decision Theory)• Cap 7 (Model Assessment) Foco: Eq 7.9 (Effective Parameters)📘 Hastie & Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning (versão curta)	Estatística:(47) Mean, Median, Mode(78) Sample Variance & Std Dev(57) Percentiles/Quantiles(40) Bernoulli PMF(4) Binomial PMF(59) Poisson PMF & CDF(99) Geometric PMF(100) Expected Value(88) One-Sample t-Test(41) Chi-Square Test(44) Bootstrap CI	Bias-Variance Lab:1. Gerar dados sintéticos2. Fit polinómios de grau crescente3. Criar visualização bias-variance decomposition (não no site)4. Plotar train vs test error curves5. Decompor erro em Bias², Variância, Erro IrredutívelRelatório LaTeX: Explicar "Optimism of Training Error"

Sprint 3: Modelos Lineares & Regularização (Semanas 8-10)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
Andrew Ng: GMMs & EM Algorithm, RegularizationK. Weinberger: 7, 8, 9, 10, 26, 27📄 Tibshirani (1996) — Lasso original🎥 freeCodeCamp: Scikit-Learn Course (2:54:25)🎥 freeCodeCamp: Scikit-learn Crash Course (2:09:22)🎥 Stanford CS229: Lectures 3-7 - Logistic Regression, Perceptron, GDA, Naive Bayes, SVM, Kernels🎥 Stanford CS229: Lectures 14-15 - EM Algorithm, Factor Analysis	[ESL]:• Cap 3 (Linear Methods: Ridge/Lasso)• Cap 4.4 (LDA)• Cap 8.5 (EM Algorithm)	Modelos & Métricas:(6) Covariance Matrix(83) Pearson Correlation(2) Logistic Regression Loop(1) Sigmoid(54) Accuracy, Precision, Recall, F1(48) Micro-F1(62) R² Score(67) Confusion Matrix(45) AUC, (76) ROC Curve(8) Euclidean Distance(77) Manhattan Distance(24) Cosine Similarity	The Linear Suite:1. Implementar Ridge (L2) do zero2. Implementar Lasso (L1) do zero3. Implementar GMM com EM Algorithm4. Implementar Logistic Regression completa5. Plotar geometria L1 vs L2 (diamante vs círculo)6. Aplicar testes estatísticos (Sprint 2) para validar modelosRelatório LaTeX: Demonstração geométrica da sparsity do Lasso

Sprint 4: Alta Dimensão (p >> N) (Semanas 11-13)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
S. Brunton: Sparsity & Compressed Sensing📄 Donoho — High-Dimensional Data Analysis🎥 Stanford CS229: Lecture 9 - Approximation/Estimation Error & ERM	[ESL]:• Cap 18 (High-Dimensional) Sec 18.3, 18.4, 18.6	Data Engineering:(89) Eigenvalues(33) Matrix Inverse(18) Batch Shuffling ⭐(23) K-Fold Split(87) Stratified Split(73) Impute Missing Values(46) Min-Max Normalization(97) z-Score Standardization(95) Streaming Min-Max(26) Matrix Normalization(52) One-Hot Encoding	Curse of Dimensionality:1. Criar dataset onde p cresce até ultrapassar N2. Implementar PCA do zero usando SVD (não no site)3. Demonstrar colapso de Regressão Linear padrão4. Mostrar recuperação via L1 regularization5. Construir pipeline completo de dadosRelatório LaTeX: Análise teórica de quando L1 recupera soluções esparsas

🧬 FASE 2: Deep Learning & Representação (10 semanas)

Sprint 5: DL Optimization & Redes Neurais (Semanas 14-16)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
Andrew Ng: Momentum / AdamK. Weinberger: 35, 36, 37🎥 CS231n — Optimization & Backprop📄 Goodfellow — Saddle Points paper🎥 freeCodeCamp: TensorFlow 2.0 Complete Course (6:52:08)🎥 freeCodeCamp: PyTorch for Deep Learning & ML (25:37:26)🎥 freeCodeCamp: Practical Deep Learning (fast.ai) (11:12:32)🎥 freeCodeCamp: Deep Learning Crash Course (1:25:39)🎥 freeCodeCamp: Keras with TensorFlow Course (2:47:55)🎥 freeCodeCamp: How Deep Neural Networks Work (3:50:57)🎥 freeCodeCamp: TensorFlow 2.0 Crash Course (2:13:17)🎥 Stanford CS229: Lectures 11-13 - Neural Networks, Backprop, Debugging ML Models	[DL Book]:• Cap 4 (Numerical)• Cap 6 (Deep Feedforward)• Cap 7 (Regularization)• Cap 8 (Optimization) Foco: Saddle Points & Hessians	DL Building Blocks:(10) Dropout(16) Batch Normalization(11) Gradient Clipping(65) ReLU, (31) Leaky ReLU(14) GELU, (37) Swish(80) Tanh, (79) SoftmaxLoss Functions:(70) Cross-Entropy Loss(72) Hinge Loss(27) Huber Loss(42) Focal Loss(32) Dice Loss	Optimizer Benchmark + MLP:1. Implementar MLP de 3 camadas em NumPy puro2. Treinar no MNIST com diferentes otimizadores3. Analisar estabilidade em Saddle Points4. Computar Hessian eigenvalues manualmente (não no site)5. Comparar convergência em loss landscapesRelatório LaTeX: Análise de por que Adam funciona melhor em high-dimensional spaces

Sprint 6: Latent Variables & VAE (Semanas 17-19)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
Arxiv Insights: Variational Autoencoders📄 Rezende et al. — Stochastic Backprop	[DL Book]: Cap 20.10 (VAEs)Paper: Kingma & Welling (VAE)	Métricas de Divergência:(75) KL Divergence(22) InfoNCE Loss ⭐(56) Contrastive Loss(85) Triplet Loss(29) Wasserstein Critic Loss(7) Silhouette Score	VAE from Scratch:1. Implementar encoder-decoder completo (não no site)2. Implementar Reparameterization Trick3. Treinar em MNIST4. Derivar fórmula do ELBO matematicamente5. Visualizar latent space com t-SNERelatório LaTeX: Derivação completa do ELBO e conexão com KL Divergence

Sprint 7: Attention & Kernels (Semanas 20-22)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
CS224n (Stanford): TransformersK. Weinberger: 21, 22, 23, 24, 25, 40Additional Lecture 2023📄 Rahimi & Recht — Random Features🎥 freeCodeCamp: Python TensorFlow - Neural Network Text Classification (1:54:11)	[ESL]: Sec 12.3 (SVMs & Kernels)Estudar SVM como problema dual + kernel trick, NÃO como classificadorPaper: Attention Is All You Need	Sequências & NLP:(9) RNN Step Forward(68) RNN Step Backward ⭐(17) Mini GRU Cell(98) Positional Encoding ⭐(69) Causal Masking ⭐(60) Pad Sequences(39) Bag-of-Words(82) TF-IDF ⭐(64) Bigram Probabilities(96) Word Count(66) Remove Stopwords(34) BM25 Ranking	Attention Anatomy:1. Implementar Scaled Dot-Product Attention (não no site completo)2. Implementar Transformer encoder-only (1 head)3. Testar em classificação de texto4. Comparar matematicamente attention com kernel smoothing5. Mostrar: primal→dual, kernel como inner productRelatório LaTeX: Demonstrar analogia entre attention e kernels aprendidos

Sprint 8: CNNs & Visão (Semanas 21-22)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 CS231n — CNNs🎥 freeCodeCamp: Self-Driving Car with JavaScript (2:32:40)🎥 freeCodeCamp: OpenCV Course - Full Tutorial (3:41:42)🎥 freeCodeCamp: Computer Vision and Perception for Self-Driving Cars (1:59:38)	[DL Book]: Cap 9 (CNNs)Convolution mathematics	(94) Simple CNN Layer(19) Global Average Pooling(91) 4x4 Homogeneous Transform	LeNet-5 Clone:1. Implementar conv2d com im2col (não no site)2. Construir CNN completa em NumPy3. Treinar no MNISTRelatório LaTeX: Análise matemática de convolução como operação linear

🎲 FASE 3: Aprendizagem Avançada (10 semanas)

Sprint 9: Árvores & Information Theory (Semanas 23-24)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
(Revisar StatQuest para árvores)	[ESL]: Cap 9 (Additive Models & Trees)Gradient Boosting theory	(49) Entropy for Node(51) Gini Impurity(53) Information Gain(28) KNN Distance(74) Majority Class Classifier(81) Naive Bayes ⭐	Decision Tree from Scratch:1. Implementar árvore de decisão pura2. Comparar com sklearn3. Estudar teoria de Random Forest/XGBoost (usar sklearn, não implementar)Relatório LaTeX: Análise de information gain vs Gini impurity

Sprint 9.5 Novo — Boosting & Time-Series (3 semanas)

Inserir ANTES de Sprint 10 (RL):

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega
🎥 StatQuest: XGBoost, Gradient Boosting🎥 ritvikmath: Time-Series📄 XGBoost paper (Chen & Guestrin)	[ESL] Cap 10 (Boosting)Cap 14.7 (CART improvements)📘 Rob Hyndman — Forecasting: Principles & PracticeCap 8 (ARIMA), Cap 9 (Dynamic regression)	Semana 1:• Implementar AdaBoost do zero• Usar XGBoost (library) em dataset• Feature importance analysisSemana 2:• Implementar ARIMA do zero• Stationarity tests (ADF)• Forecast S&P500 returnsSemana 3:• Feature engineering financeiro: - Lag features - Rolling windows - Technical indicators - Fractional differentiation (López de Prado)	XGBoost vs RL Baseline:1. Treinar XGBoost para prever direção do mercado2. Comparar com regressão logística3. Feature importance (SHAP)4. Usar como baseline para Sprint 19Time-Series Report:1. ARIMA vs persistence model2. Análise de stationarity3. Forecast evaluation (RMSE, MAE)Relatório LaTeX: Por que boosting funciona? Conexão com bias-variance.

Sprint 10: Reinforcement Learning Core (Semanas 25-27)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
David Silver: Policy Gradients📄 Peters & Schaal — Natural Policy Gradients🎥 Stanford CS229: Lectures 16-18 - ICA & RL, MDPs, Value/Policy Iteration, Continuous State MDP	[Sutton]:• Cap 6 (TD Learning)• Cap 13 (Policy Gradient) Sec 13.2 (The Theorem)	(58) Monte Carlo Policy Eval(84) Tabular Q-Learning(90) TD Value Update(71) ε-Greedy Selection(5) Advantage Computation ⭐	RL Trilogy:1. Implementar Tabular Q-Learning, SARSA, Monte Carlo2. Implementar REINFORCE do zero (não no site)3. Testar em CartPole4. Derivar ∇J(θ) matematicamente5. Implementar baseline e mostrar redução de variânciaRelatório LaTeX: Derivação do Policy Gradient Theorem e Log-Derivative Trick

Sprint 11: Trust Regions & PPO (Semanas 28-30)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 OpenAI Spinning Up — PPOYouTube: PPO Explained📄 Schulman — TRPO paper🎥 Stanford CS229: Lectures 19-20 - Reward Model, Linear Dynamical System, RL Debugging	[Boyd]: Cap 5 (Duality)Papers: TRPO / PPO	(5) Advantage (revisão)(75) KL Divergence (revisão)	PPO Deep Dive:1. Implementar PPO com clipping (não no site)2. Treinar em LunarLander-v23. Comparar com/sem clipping4. Conectar clipping com Dualidade Lagrangiana5. Mostrar restrição de trust regionRelatório LaTeX: Demonstrar matematicamente porque PPO é aproximação de TRPO

Sprint 12: Multi-Agent & Quant Finance (Semanas 31-32)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 DeepMind — Multi-Agent RL TalksGame Theory: Nash Equilibrium📘 Shoham & Leyton-Brown — Multiagent Systems	Paper: MADDPG (Centralized Training)📘 Marcos López de Prado — Advances in Financial MLleakage, backtest overfitting, purged CV, multiple testing	(Nenhum exercício específico no site)	Market Sim:1. Simular compradores/vendedores com PettingZoo2. Analisar convergência para Nash Equilibrium3. Estudar López de Prado: purged k-fold, combinatorial CV4. Aplicar conceitos de ESL 18.7 (multiple testing)Relatório LaTeX: Diferenças entre game theory clássica e MARL

� SPRINTS OPCIONAIS: Data Science Tradicional

Estes sprints são opcionais e podem ser feitos em paralelo ou após o roadmap principal. Focam em habilidades práticas de Data Science que complementam o conhecimento teórico de ML.

Sprint Opcional A: Data Science Toolkit — EDA & Feature Engineering (3 semanas)

📍 Recomendado: Após Sprint 4 ou em paralelo com Fase 2

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega (Checkpoint)
🎥 Kaggle: Learn courses (Pandas, Data Viz)🎥 Ken Jee: Data Science Project Walkthroughs📄 Tufte — Visual Display of Quantitative Information	📘 Wes McKinney — Python for Data Analysis📘 Jake VanderPlas — Python Data Science Handbook📄 Feature Engineering Guide (Kaggle)	Semana 1 (EDA):• Histogramas, box plots, violin plots• Correlation matrices (Seaborn)• Interactive plots (Plotly)• Distribution analysis• Outlier detection (IQR, Z-score, Isolation Forest)Semana 2 (Feature Engineering):• Target encoding, frequency encoding• Feature interactions• Polynomial features• Date/time features• Text features (TF-IDF, embeddings)Semana 3 (Pipeline Completo):• sklearn Pipeline• Feature selection (RFE, SHAP)• Automated feature engineering (featuretools)	Kaggle Competition Entry:1. Escolher competição ativa (tabular data)2. EDA Notebook: Top 10% quality• Visualizações publication-ready• Statistical insights documentados3. Feature Engineering Pipeline:• Criar 50+ features• Documentar feature importance• Cross-validation rigorosa4. Submit: Entrar no top 50%Relatório: Storytelling com dados (apresentação de negócio)

Sprint Opcional B: Bayesian Methods & Causal Inference (4 semanas)

📍 Recomendado: Após Sprint 6 (VAE) — aproveitas conhecimento de probabilidade

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega (Checkpoint)
🎥 Richard McElreath: Statistical Rethinking lectures🎥 Ben Lambert: Bayesian Statistics📄 Judea Pearl talks — Causality	📘 Richard McElreath — Statistical Rethinking📘 Judea Pearl — Causality📘 Gelman et al. — Bayesian Data Analysis📄 DoWhy documentation (Microsoft)	Semana 1 (Bayesian Basics):• Conjugate priors• MCMC from scratch (Metropolis-Hastings)• Gibbs sampling• PyMC/Stan basicsSemana 2 (Bayesian Modeling):• Bayesian linear regression• Hierarchical models• Model comparison (WAIC, LOO)• Posterior predictive checksSemana 3 (Causal Inference):• DAGs (Directed Acyclic Graphs)• Backdoor criterion• Propensity score matching• Instrumental variables• Difference-in-differencesSemana 4 (A/B Testing):• Bayesian A/B testing• Sequential testing (early stopping)• Multi-armed bandits (Thompson Sampling)• Power analysis	Causal Analysis Report:1. Implementar MCMC do zero:• Metropolis-Hastings• Convergence diagnostics (R-hat, ESS)• Trace plots2. Causal Study:• Dataset com confounders• Desenhar DAG• Aplicar 3 métodos (PSM, IV, DiD)• Comparar resultados3. A/B Test Simulation:• Simular experimento online• Bayesian analysis• Stopping rules• Cost-benefit analysisRelatório LaTeX: Provar causalidade vs correlação num caso real

Sprint Opcional C: Time Series Avançado & Forecasting (3 semanas)

📍 Recomendado: Expansão do Sprint 9.5 ou após Sprint 14

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega (Checkpoint)
🎥 ritvikmath: Time Series playlist📄 Rob Hyndman blog — Forecasting principles🎥 Kaggle: Time Series courses	📘 Rob Hyndman & George Athanasopoulos — Forecasting: Principles & Practice (online grátis)📘 James Hamilton — Time Series Analysis📄 Prophet paper (Facebook)	Semana 1 (Classical Methods):• SARIMA (seasonal ARIMA)• Exponential smoothing (Holt-Winters)• Stationarity tests (ADF, KPSS, PP)• Seasonal decomposition (STL)• Granger causalitySemana 2 (Modern Approaches):• Prophet (Facebook)• TBATS (multiple seasonality)• State-space models• VAR (Vector AutoRegression)• Multivariate forecastingSemana 3 (Deep Learning for TS):• LSTM for time series• Temporal Convolutional Networks (TCN)• Transformer for forecasting (Informer)• Conformal prediction (uncertainty)	Forecasting Competition:1. Implementar SARIMA do zero2. Benchmark múltiplos métodos:• Classical: ARIMA, ETS• Modern: Prophet, TBATS• DL: LSTM, Transformer3. M5 Competition dataset (Kaggle/Walmart)4. Evaluation:• RMSE, MAE, MAPE• Prediction intervals• Forecast combinations5. Production deployment:• API com FastAPI• Automated retraining• Monitoring driftRelatório: Quando usar cada método? Decision tree prático

Sprint Opcional D: Data Engineering & SQL para Data Scientists (3 semanas)

📍 Recomendado: Após Sprint 14 — antes de projetos aplicados

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega (Checkpoint)
🎥 freeCodeCamp: SQL Full Course🎥 Corey Schafer: Pandas tutorials📄 Designing Data-Intensive Applications (selected chapters)	📘 Martin Kleppmann — Designing Data-Intensive Applications📘 Joe Reis & Matt Housley — Fundamentals of Data Engineering📄 dbt documentation — Analytics engineering	Semana 1 (SQL Mastery):• JOINs (inner, left, right, full)• Window functions (ROW_NUMBER, LAG, LEAD)• CTEs (Common Table Expressions)• Subqueries vs JOINs• Query optimization• IndexesSemana 2 (Data Pipelines):• ETL vs ELT• Apache Airflow basics• Data validation (Great Expectations)• dbt (data build tool)• Data quality checksSemana 3 (Big Data & Cloud):• PySpark basics (RDDs, DataFrames)• Parquet, partitioning strategies• Cloud storage (S3, Azure Blob)• Data warehouses (Snowflake, BigQuery)• Lakehouse architecture	End-to-End Data Pipeline:1. SQL Challenge:• HackerRank SQL (5-star)• LeetCode SQL (50 problemas)• Window functions mastery2. Build ETL Pipeline:• Ingest: API → raw storage• Transform: dbt models• Load: DWH (local Postgres)• Orchestrate: Airflow DAGs• Monitor: data quality tests3. Big Data Processing:• Dataset >10GB• Process com PySpark• Optimize partitioning• Compare: Pandas vs Spark vs Polars4. Dashboard:• Superset/Metabase/Streamlit• Connect to DWH• Business metrics visualizationRelatório: Arquitetura completa documentada (diagrams.net)

Sprint Opcional E: MLOps & Model Deployment (3 semanas)

📍 Recomendado: Após Sprint 14 ou antes de Fase 5 (research)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos	Entrega (Checkpoint)
🎥 MLOps Community: Talks🎥 Made With ML: MLOps course📄 Google: MLOps whitepaper	📘 Chip Huyen — Designing Machine Learning Systems📄 ML Test Score (Google)📄 Hidden Technical Debt in ML (Sculley et al.)	Semana 1 (Model Serving):• FastAPI for ML models• Docker containerization• Model versioning (MLflow)• A/B testing infrastructure• Shadow deploymentSemana 2 (Monitoring & Observability):• Data drift detection• Model performance monitoring• Logging & alerting• Feature store (Feast)• Retraining triggersSemana 3 (CI/CD for ML):• GitHub Actions for ML• Model testing (unit, integration)• Automated retraining pipeline• Model registry• Rollback strategies	Production ML System:1. Deploy modelo (Sprint anterior) em produção:• REST API (FastAPI)• Docker + docker-compose• Load testing (Locust)• Latency <100ms (p99)2. Monitoring Dashboard:• Prometheus + Grafana• Track: latency, throughput, errors• Data drift alerts (Evidently)• Model performance decay3. CI/CD Pipeline:• GitHub Actions workflow• Automated tests (pytest)• Model validation• Automated deployment• Rollback mechanism4. Documentation:• API docs (Swagger)• Architecture diagram• Runbook (incident response)• Cost analysisRelatório: Post-mortem de um "incident" simulado

🎯 COMO USAR OS SPRINTS OPCIONAIS:

Opção 1: Integrado (Full Data Scientist)

Faz todos os sprints opcionais nos momentos recomendados:

Total: 70 semanas (main) + 16 semanas (optional) = 86 semanas (~20 meses)
Perfil: T-shaped (profundo em ML + amplo em DS)

Opção 2: Após o Roadmap Principal

Completa as 70 semanas primeiro, depois escolhe os opcionais:

Vantagem: Foco total em research/teoria primeiro
Usa os opcionais quando precisares para jobs/projetos

Opção 3: Cherry-Pick

Escolhe só os que interessam:

Quant Finance? → Skip Sprint D (Data Engineering)
Research only? → Faz Sprint B (Bayesian/Causal), skip resto
Industry job? → Todos são úteis, prioriza D e E

Opção 4: Em Paralelo (Weekends)

Faz sprints opcionais nos weekends enquanto avanças no roadmap principal:

Exemplo: Segunda-Sexta (Sprint 5: DL), Sábado-Domingo (Sprint A: Kaggle EDA)

�🔬 FASE 4: Estruturas Especializadas (6 semanas)

Sprint 13: Grafos & GNNs (Semanas 33-35)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
(Revisar Graph Theory basics)	Papers:• GCN (Kipf & Welling)• GraphSAGE	(Nenhum exercício de GNN no site)	GNN Classifier:1. Implementar PageRank (warm-up)2. Implementar GCN do zero3. Usar dataset Cora4. Classificação de nósRelatório LaTeX: Conexão entre spectral graph theory e GNNs

Sprint 14: Model Evaluation Avançada (Semanas 36-38)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
(Revisar cross-validation theory)	[ESL]: Cap 7 (Model Assessment)López de Prado: Purged k-fold, combinatorial CV	(43) Mean Average Precision ⭐(76) ROC Curve (revisão)(45) AUC (revisão)	Evaluation Suite:1. Implementar framework de avaliação rigorosa2. Purged k-fold para time-series3. Testar em 3 datasets4. Análise de multiple testing biasRelatório LaTeX: Demonstrar porque naive CV falha em finanças

🎯 FASE 5: Original Research & Publication (Semanas 39-60)

Sprint 15: Paper Reproduction & Ablation (Semanas 39-42)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 DeepMind — AlphaZero Explained🎥 David Silver — Planning & Learning📄 Browne et al. — MCTS Survey📄 Papers With Code — How to reproduce🎥 freeCodeCamp: AlphaZero from Scratch (4:07:54)	[Sutton]: Cap 8 (Planning)Sec 8.8 (MCTS)Papers (Leitura Obrigatória):• Silver et al. — AlphaZero• Schrittwieser et al. — MuZero• Ye et al. — EfficientZero📄 ICLR Reproducibility Checklist	(Revisão de todos RL anteriores)(58) Monte Carlo Policy Eval(84) Q-Learning(5) Advantage Computation(75) KL Divergence	Paper Reproduction (4 semanas):Semana 1: Código Base• Escolher: AlphaZero OU MuZero• Implementar MCTS + Networks• Testar em Connect4/Tic-Tac-ToeSemana 2: Reprodução• Treinar até convergência• Comparar com resultados do paper• Documentar diferençasSemana 3: Ablation Study• Remover MCTS → só policy• Remover value → só MCTS• Variar hyperparameters• Medir impacto de cada componenteSemana 4: Análise Crítica• Identificar limitações do método• Onde falha? (ex: sparse rewards, stochastic)• O que é sensível a hyperparameters?Entrega (Relatório LaTeX 15-20 pág):• Derivações matemáticas completas• Código no GitHub (limpo, comentado)• Gráficos de convergência• Tabela de ablations• Secção de limitações identificadas

Sprint 16: Literature Review & Research Gap (Semanas 43-46)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 Lex Fridman Podcasts:• Demis Hassabis (DeepMind)• Pieter Abbeel (RL)• Marcos López de Prado📄 How to Read Papers:• Keshav — "How to Read a Paper"• Critical reading strategies	Ler 40-60 Papers:Model-Based RL (15 papers):• MuZero variants• EfficientZero• Sampled MuZero• Dreamer v2/v3• STEVE, IrisRL for Finance (15 papers):• Moody & Saffell (2001) — RL Trading• Deng et al. (2016) — Deep RL Trading• Zhang et al. (2020) — Deep RL Portfolio• Liang et al. (2018) — Adversarial Deep RL• Fischer (2018) — RL Stock TradingRisk-Sensitive RL (10 papers):• Chow et al. (2015) — Risk-Constrained• Tamar et al. (2015) — PG w/ CVaR• Mihatsch & Neuneier (2002) — Risk-Sensitive• Dabney et al. (2018) — Distributional RL• Bellemare et al. (2017) — C51📘 López de Prado (Cap relevantes):• Backtest overfitting• Purged cross-validation• Combinatorial CV• Multiple testing• Bet sizing	(43) Mean Average Precision(76) ROC Curve(45) AUC(Para avaliar estratégias)	Research Proposal (12-15 páginas LaTeX):Semana 1: Survey Papers• Ler 20 papers core• Tomar notas estruturadas• Identificar trendsSemana 2: Deep Dive• Ler 20+ papers específicos• Reproduzir 1-2 experimentos chave• Identificar contradiçõesSemana 3: Gap Analysis• O que funciona? O que falha?• Identificar 3 gaps possíveis• Escolher 1 gap principalSemana 4: Proposal WritingEstrutura obrigatória:1. Introduction (2 pág)• Contexto: Por que RL para finanças?• Problema: AlphaZero assume X, mas mercados têm Y• Motivação: Impacto económico potencial2. Related Work (3-4 pág)• Model-based RL (1 pág)• RL para trading (1 pág)• Risk-sensitive methods (1 pág)• Síntese: O que falta? (1 pág)3. Research Gap (1 pág) — CRÍTICO• Claim: "MuZero falha em X porque Y"• Evidence: Citar 3-5 papers que mostram isto• Hypothesis: "Propor Z vai resolver porque W"4. Proposed Method (3-4 pág)• Arquitetura modificada (diagrama)• Algoritmo (pseudo-código)• Justificação teórica de cada modificação• Exemplo toy (CartPole estocástico)5. Evaluation Plan (2 pág)• Datasets: Quais mercados? (S&P500, Forex, Crypto?)• Baselines: MuZero vanilla, PPO, Model-Free SOTA• Métricas: Sharpe, Sortino, Max Drawdown, Calmar• Ablations: Provar que cada componente importa6. Expected Contributions (1 pág)• Científica: Novel algorithm/theory• Prática: Demonstração em dados reais• Código: Open-source reprodutívelPeer Review:• Postar em r/MachineLearning (Feedback Friday)• Partilhar com 3+ pessoas (Discord, Twitter)• Iterar baseado em comentários

Sprint 17: Core Implementation — Base MuZero (Semanas 47-52)

Vídeos (Intuição)	Teoria (Livros)	Exercícios Práticos (Site)	Entrega (Checkpoint)
🎥 Hands-On Tutorials:• AlphaZero implementation walkthrough• MuZero code review (YouTube)📄 Code Study:• muzero-general (GitHub)• EfficientZero codebase• RLlib MuZero implementation	Revisão Teórica:• [Sutton] Cap 8 (Planning)• [Boyd] Cap 5 (Duality) — para MCTSImplementation Details:• MuZero Appendix (hyperparameters)• AlphaZero Supplementary Materials• EfficientZero tricks	(Todos anteriores)Especialmente:(9) RNN Forward(68) RNN Backward(17) GRU Cell(94) CNN Layer(16) Batch Norm(10) Dropout(98) Positional Encoding(69) Causal Masking	MuZero Base System (6 semanas):Semana 1-2: Representation Network• Input: raw observations (OHLCV + features)• Output: hidden state s₀• Arquitetura: ResNet OU Transformer encoder• Normalização: Layer Norm + Batch Norm• Testar: Consegue reconstruir input?Semana 3: Dynamics Model• Input: hidden state sₜ + action aₜ• Output: next state sₜ₊₁ + reward rₜ• Arquitetura: ResNet blocks• Treinar em transições conhecidas• Testar: Predição de reward/state accuracySemana 4: Prediction Network• Input: hidden state sₜ• Output: policy πθ(a

Sprint 18: Novel Contribution — Your Innovation (Semanas 53-58)

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(Depende da tua contribuição específica)Exemplo se Risk-Sensitive:🎥 Distributional RL talks📄 Bellemare et al. — C51📄 Dabney et al. — QR-DQN, IQNExemplo se Non-Stationary:🎥 Meta-Learning talks📄 Finn et al. — MAML📄 Nagabandi et al. — Online Meta-Learning	Teoria Específica:Se Risk-Sensitive MuZero:• Chow et al. — Risk-Constrained RL• Tamar et al. — Policy Gradients + CVaR• Portfolio theory (Markowitz)Se Non-Stationary:• Change-point detection literature• Online learning theory• Contextual banditsSe Sample-Efficient:• Offline RL (CQL, BCQ)• Model-based offline (MOPO, MOReL)• Data augmentation in RL	(Implementações anteriores como base)	Implementação da Tua Contribuição (6 semanas):Semana 1: Architecture Modification• Modificar networks para tua contribuição• Ex (Risk): Value head → distribuição (não scalar)• Ex (Non-Stat): Adicionar context encoder• Ex (Sample-Eff): Adicionar uncertainty quantificationSemana 2: Algorithm Changes• Modificar MCTS se necessário• Ex (Risk): UCB com risk penalty• Ex (Non-Stat): Adapt tree policy online• Ex (Sample-Eff): Conservative value estimatesSemana 3: Loss Function• Modificar training objective• Ex (Risk): Adicionar CVaR term• Ex (Non-Stat): Meta-learning outer loop• Ex (Sample-Eff): Pessimistic value backupSemana 4-5: Debug & Tune• Fazer funcionar em toy environment primeiro• Sanity checks: - Overfit num episódio único - Gradientes não explodem/desaparecem - Predictions fazem sentido qualitativo• Hyperparameter search (Optuna/Ray Tune)Semana 6: Toy Experiments• Testar em 2-3 ambientes controlados• Comparar com MuZero vanilla• Provar que tua modificação ajuda aquiEntrega (Checkpoint Técnico):• Código da modificação (clean, testado)• Resultados preliminares (plots)• Análise: Quando funciona? Quando falha?• Next steps claros para finance adaptation

Sprint 19: Finance Environment & Adaptation (Semanas 59-62)

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🎥 Finance-Specific:• Market microstructure basics• Order book dynamics📘 López de Prado (revisão):• Labeling (triple barrier)• Fractional differentiation• Meta-labeling	Papers de Trading Environment:• Liang et al. — Adversarial Deep RL Trading• Zhang et al. — Deep RL Portfolio ManagementMarket Modeling:• Kyle model (price impact)• Almgren-Chriss (optimal execution)• Transaction costs modeling	(Dados & métricas)(46) Min-Max Norm(97) z-Score(18) Batch Shuffling(87) Stratified Split(23) K-Fold (purged version)	Trading Environment (4 semanas):Semana 1: Data Pipeline• Escolher mercados: S&P500 OU Forex OU Crypto• Features engineering: - OHLCV - Technical indicators (RSI, MACD, Bollinger) - Order flow features (se disponível) - Sentiment (opcional)• Normalização: Rolling z-score• Train/Val/Test split: Purged K-FoldSemana 2: Environment Definition• State space: O que o agente observa?• Action space: Long/Short/Hold OU continuous position sizing• Reward: Sharpe ratio OU risk-adjusted return• Constraints: - Transaction costs (realistic: 5-10 bps) - Slippage (price impact model) - Position limits (max leverage) - No lookahead biasSemana 3: Realistic Simulation• Implementar order execution simulator• Price impact: √(volume) scaling• Market impact persistence (temporary + permanent)• Commission structure• Teste: Comparar com backtesting library (backtrader)Semana 4: Adaptation Testing• Treinar teu agente modificado• Comparar com: - Buy & Hold - Moving Average Crossover - MuZero vanilla - PPO• Initial results (não precisa ser SOTA ainda)Entrega (Finance Checkpoint):• Environment code (gym-compatible)• Data pipeline reprodutível• Baseline comparisons• Relatório: Challenges específicos encontrados

Sprint 20: Rigorous Experiments & Ablations (Semanas 63-66)

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📄 Experimental Design:• Henderson et al. — "Deep RL that Matters"• Reproducibility in ML research📊 Statistics:• Bootstrap confidence intervals• Multiple hypothesis testing corrections	[ESL] Cap 7 (revisão)López de Prado:• Deflated Sharpe ratio• Probability of backtest overfitting• Combinatorial purged CV	(44) Bootstrap CI(88) t-Test(41) Chi-Square(45) AUC(76) ROC	Experimental Campaign (4 semanas):Semana 1: Main Results• Treinar 5+ seeds• Testar em múltiplos períodos (2015-2020, 2020-2023)• Métricas principais: - Sharpe ratio (annualized) - Sortino ratio - Max drawdown - Calmar ratio - Win rate - Profit factor• Comparar com 3+ baselines• Statistical significance: Bootstrap CISemana 2: Ablation Study• Remover cada componente da tua contribuição• Medir impacto isolado• Provar que CADA parte importa• Exemplo (Risk-Sensitive): - Sem CVaR term → performance? - Sem distributional value → performance? - Sem risk penalty in MCTS → performance?Semana 3: Robustness Checks• Variar hyperparameters (±20%)• Testar em mercados diferentes (se S&P, testar Nasdaq)• Stress test: 2008 crash, COVID crash• Out-of-sample: 2024 data (never seen)• Transaction cost sensitivity: 1bp vs 10bpSemana 4: Failure Analysis• Quando o método falha?• Visualizar episódios de perdas grandes• Análise qualitativa: O que o agente aprendeu?• Limitações honestasEntrega (Results Package):• Tabelas de resultados (LaTeX format)• Plots de curvas de equity• Ablation tables• Statistical tests (com p-values)• Failure case analysis• Raw data (CSV) para reviewers

Sprint 21: Paper Writing & Submission (Semanas 67-70)

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📄 Writing Resources:• "How to Write a Great Research Paper" (Simon Peyton Jones)• NeurIPS/ICML author guidelines🎨 Visualizations:• Tufte — Visual Display of Quantitative Info• Matplotlib best practices	Style Guides:• Conference-specific formatting• LaTeX templates (NeurIPS, ICML, ICLR)Example Papers:• Ler 10 accepted papers da conferência target• Estudar estrutura, flow, figuras	(Nenhum novo)	Paper Completo (4 semanas):Semana 1: Draft WritingStructure (8 páginas ICML format):1. Abstract (150 palavras)• Problema + Gap + Contribuição + Resultado2. Introduction (1 pág)• Contexto: RL para finanças• Problema: MuZero falha em X• Contribuição: Propomos Y que resolve Z• Resultados: Melhora W em N%3. Related Work (1 pág)• Model-based RL (0.3 pág)• RL para trading (0.3 pág)• Risk-sensitive/Non-stat/Sample-eff (0.3 pág)• Posicionamento claro vs trabalhos anteriores4. Background (0.5 pág)• MuZero recap (muito breve)• Trading environment formalization5. Method (2 pág)• Tua modificação (detalhada)• Algoritmo (pseudo-código)• Justificação teórica• Diagrama de arquitetura (figure)6. Experiments (2 pág)• Setup: Datasets, baselines, métricas• Main results (table + plot)• Ablations (table)• Analysis: Porque funciona?7. Discussion (0.5 pág)• Limitações• Future work• Broader impact8. Conclusion (0.3 pág)Appendix (ilimitado):• Hyperparameters completos• Derivações matemáticas• Ablations adicionais• Plots extraSemana 2: Figures & Tables• Criar 4-6 figuras high-quality• Refinar tabelas (LaTeX booktabs)• Captions detalhadosSemana 3: Iteration• Pedir feedback (r/MachineLearning, Twitter, Discord)• Iterar baseado em comentários• Clarificar partes confusas• Proofread (Grammarly + manual)Semana 4: Submission• Escolher conferência: - Tier 1: NeurIPS, ICML, ICLR - Tier 2: AISTATS, CoRL, ALT - Workshops: NeurIPS workshops, ICML workshops• Preparar supplementary materials• Code release (GitHub public)• Submeter via OpenReview/CMTEntrega FINAL:• Paper PDF (camera-ready)• Código open-source (GitHub)• Data (se possível)• Demo video (opcional mas impressive)• Blog post (divulgação)

📊 RESUMO ESTATÍSTICO COMPLETO (Roadmap 70 semanas = 16 meses)

Fase	Semanas	Sprints	Foco Principal	Entregável Chave
Fase 1	1-13	1-4	Fundamentos Matemáticos	Optimizer Showdown, Ridge/Lasso, PCA
Fase 2	14-22	5-8	Deep Learning Core	MLP, VAE, Transformer, CNN
Fase 3	23-32	9-12	RL Avançado	Decision Tree, REINFORCE, PPO, MARL
Fase 4	33-38	13-14	Estruturas Especializadas	GNN, Evaluation Suite
Fase 5	39-42	15	Paper Reproduction	AlphaZero/MuZero reproduction + ablations
Fase 6	43-70	16-21	Original Research	Paper publicável em top conference
TOTAL	70	21	First Principles → Novel Contribution	Published Paper

🎯 SPRINT 16-21 BREAKDOWN (Fase 6 Detalhada)

Sprint	Semanas	Objetivo	Output
16	43-46	Literature Review (40-60 papers)	Research Proposal (15 pág)
17	47-52	Implementar MuZero base funcional	Código base (GitHub)
18	53-58	Adicionar tua contribuição novel	Modified MuZero working
19	59-62	Adaptar para trading real	Finance environment + baselines
20	63-66	Experiments rigorosos + ablations	Results package completo
21	67-70	Escrever paper + submeter	Paper submitted to conference

🔥 EXEMPLOS CONCRETOS DE CONTRIBUIÇÕES POSSÍVEIS

Opção A: Risk-Sensitive MuZero (RSMuZero)

Paper Title: "Risk-Aware Model-Based Reinforcement Learning for Financial Portfolio Management"

Gap: MuZero maximiza expected return. Trading real requer risk-adjusted returns (Sharpe).

Contribuição:

Value head output → distribuição (quantiles, não scalar)
MCTS usa CVaR (Conditional Value at Risk) para action selection
Training objective inclui risk penalty: L = L_policy + L_value + λ·CVaR_loss

Claim: RSMuZero supera MuZero vanilla em mercados com fat tails (crypto, emerging markets).

Experiments:

Datasets: Bitcoin, S&P500, Emerging Markets ETF
Baselines: MuZero, PPO, SAC, Buy&Hold
Métricas: Sharpe, Sortino, Max Drawdown
Ablations: Sem CVaR, sem distributional value, sem risk penalty

Opção B: Adaptive MuZero (AdaMuZero)

Paper Title: "Non-Stationary World Models for Adaptive Trading Agents"

Gap: MuZero assume dynamics estático. Mercados mudam (bull → bear → crash).

Contribuição:

Change-point detection module (CUSUM/Bayesian online CP)
Multiple dynamics models (bull, bear, high-vol regimes)
Online adaptation: Re-treina dynamics quando detecta regime shift
Meta-learned initialization: Usa MAML para fast adaptation

Claim: AdaMuZero adapta melhor a crashes e regime changes.

Experiments:

Datasets: S&P500 (2000-2024, inclui dotcom, 2008, COVID)
Baselines: MuZero, PPO, Online Learning baselines
Métricas: Performance em períodos de transition
Ablations: Sem change-point, sem multiple models, sem meta-learning

Opção C: Sample-Efficient MuZero (SEMuZero)

Paper Title: "Offline Model-Based RL with Pessimistic Value Estimates for Financial Trading"

Gap: MuZero precisa milhões de samples. Dados financeiros são limitados.

Contribuição:

Offline training only (sem simulator, só dados históricos)
Conservative value estimates (inspirado em CQL)
Uncertainty quantification em dynamics model (ensemble + epistemic uncertainty)
Pessimistic MCTS: Penaliza acções com alta uncertainty

Claim: SEMuZero atinge 80% da performance com 10x menos dados.

Experiments:

Datasets: Limitar a 1 ano de dados (vs 10 anos baseline)
Baselines: MuZero (full data), Offline RL methods (CQL, BCQ)
Métricas: Data efficiency curves
Ablations: Sem conservatism, sem uncertainty, sem pessimism

✅ CHECKLIST PRÉ-SUBMISSION

Antes de submeter paper, verificar:

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 45 Commits
Fase1_Foundation		Fase1_Foundation
Fase2_DeepLearning		Fase2_DeepLearning
Fase3_RL		Fase3_RL
Fase4_SpecializedMLOps/Sprint14_MLOps/external/made-with-ml		Fase4_SpecializedMLOps/Sprint14_MLOps/external/made-with-ml
Fase5_LLMAgents		Fase5_LLMAgents
docs		docs
resources		resources
scripts		scripts
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md

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🎓 AI Architect & Research Engineer Roadmap — VERSÃO UNIFICADA

🧪 OPCIONAL: Preparação Prática (Sprint 0)

🏗️ FASE 1: Fundamentos Matemáticos & Estatísticos (12 semanas)

Sprint 1: Otimização Convexa (Semanas 1-4)

Sprint 2: Generalização & Bias-Variance (Semanas 5-7)

Sprint 3: Modelos Lineares & Regularização (Semanas 8-10)

Sprint 4: Alta Dimensão (p >> N) (Semanas 11-13)

🧬 FASE 2: Deep Learning & Representação (10 semanas)

Sprint 5: DL Optimization & Redes Neurais (Semanas 14-16)

Sprint 6: Latent Variables & VAE (Semanas 17-19)

Sprint 7: Attention & Kernels (Semanas 20-22)

Sprint 8: CNNs & Visão (Semanas 21-22)

🎲 FASE 3: Aprendizagem Avançada (10 semanas)

Sprint 9: Árvores & Information Theory (Semanas 23-24)

Sprint 9.5 Novo — Boosting & Time-Series (3 semanas)

Sprint 10: Reinforcement Learning Core (Semanas 25-27)

Sprint 11: Trust Regions & PPO (Semanas 28-30)

Sprint 12: Multi-Agent & Quant Finance (Semanas 31-32)

� SPRINTS OPCIONAIS: Data Science Tradicional

Sprint Opcional A: Data Science Toolkit — EDA & Feature Engineering (3 semanas)

Sprint Opcional B: Bayesian Methods & Causal Inference (4 semanas)

Sprint Opcional C: Time Series Avançado & Forecasting (3 semanas)

Sprint Opcional D: Data Engineering & SQL para Data Scientists (3 semanas)

Sprint Opcional E: MLOps & Model Deployment (3 semanas)

🎯 COMO USAR OS SPRINTS OPCIONAIS:

Opção 1: Integrado (Full Data Scientist)

Opção 2: Após o Roadmap Principal

Opção 3: Cherry-Pick

Opção 4: Em Paralelo (Weekends)

�🔬 FASE 4: Estruturas Especializadas (6 semanas)

Sprint 13: Grafos & GNNs (Semanas 33-35)

Sprint 14: Model Evaluation Avançada (Semanas 36-38)

🎯 FASE 5: Original Research & Publication (Semanas 39-60)

Sprint 15: Paper Reproduction & Ablation (Semanas 39-42)

Sprint 16: Literature Review & Research Gap (Semanas 43-46)

Sprint 17: Core Implementation — Base MuZero (Semanas 47-52)

Sprint 18: Novel Contribution — Your Innovation (Semanas 53-58)

Sprint 19: Finance Environment & Adaptation (Semanas 59-62)

Sprint 20: Rigorous Experiments & Ablations (Semanas 63-66)

Sprint 21: Paper Writing & Submission (Semanas 67-70)

📊 RESUMO ESTATÍSTICO COMPLETO (Roadmap 70 semanas = 16 meses)

🎯 SPRINT 16-21 BREAKDOWN (Fase 6 Detalhada)

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Opção A: Risk-Sensitive MuZero (RSMuZero)

Opção B: Adaptive MuZero (AdaMuZero)

Opção C: Sample-Efficient MuZero (SEMuZero)

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