Aprenda a ir além das calculadoras tradicionais, construindo sistemas inteligentes com IA e Python que resolvem problemas complexos e interpretam contextos matemáticos. Transforme a maneira como você aborda a computação, automatizando tarefas e ganhando precisão.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, engenheiros e cientistas que buscam automatizar e aprimorar a capacidade de resolução de problemas numéricos com IA.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenvolver sistemas que realizem cálculos avançados e interpretem problemas complexos usando inteligência artificial e programação Python.
7 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os Fundamentos da IA para Cálculos Avançados
Interpretando Problemas com Processamento de Linguagem Natural (NLP) e LLMs
Implementando Lógica de Cálculo e Resolução de Equações com Python
Integrando APIs Matemáticas e Científicas para Potencializar Cálculos
Otimizando a Precisão e Performance de Modelos de Cálculo com IA
Deploy e Escalabilidade de Soluções de Cálculos Inteligentes
Projeto Final: Desenvolvendo um Assistente de Cálculos com IA e Linguagem Natural
Projeto Final
Desenvolver um assistente de cálculos inteligente capaz de interpretar problemas em linguagem natural, resolver equações e apresentar resultados de forma otimizada, com deploy em um ambiente web simples.
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Cálculos Inteligentes: Automação com IA e Python
7 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Cálculos Inteligentes: Automação com IA e Python! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a transformar ideias de livros em projetos práticos de IA, utilizando técnicas avançadas de engenharia de prompts, RAG e automação. Ideal para quem quer destacar-se no mercado com um portfólio inovador.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, escritores, criadores de conteúdo e profissionais de TI interessados em integrar IA a projetos criativos e técnicos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenvolver projetos de IA a partir de ideias literárias, aplicando técnicas de engenharia de prompts, RAG e deploy de sistemas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA em projetos literários e técnicos
Selecionar e estruturar ideias de livros para projetos de IA
Configurar ambientes de desenvolvimento com LLMs e RAG
Desenvolver prompts avançados para geração de conteúdo técnico
Implementar pipelines de automação com LangChain e LlamaIndex
Testar e validar projetos com métricas de qualidade para LLMs
Deployar projetos de IA em plataformas cloud
Projeto Final: Construir um portfólio de IA a partir de um livro ou ideia literária
Projeto Final
Um portfólio funcional com 2-3 projetos de IA desenvolvidos a partir de conceitos literários, incluindo documentação e deploy
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Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Transformar Ideias em Código
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Transformar Ideias em Código! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
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Aprenda a transformar suas ideias literárias em projetos técnicos de IA, automatizando etapas da escrita e criando um portfólio profissional. Domine ferramentas como LLMs, RAG e embeddings para potencializar sua criatividade e produtividade.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Escritores, roteiristas, jornalistas, estudantes de letras e profissionais de comunicação que desejam incorporar IA em seus projetos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar autores e criadores de conteúdo a desenvolverem projetos de IA que automatizem etapas da escrita, pesquisa e publicação, gerando portfólio técnico
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA na escrita criativa e técnica
Configurar ambiente de desenvolvimento com Python e LLMs locais
Automatizar pesquisa de referências com RAG e embeddings
Desenvolver assistente de escrita com prompts avançados e few-shot learning
Criar pipeline de revisão automática com LLMs e métricas de qualidade
Otimizar conteúdo para publicação com SEO e IA generativa
Integrar projetos em portfólio técnico com GitHub e documentação automatizada
Projeto Final: Construir um assistente de escrita completo com RAG e deploy
Projeto Final
Um assistente de escrita personalizado com RAG, capaz de auxiliar na pesquisa, redação e revisão de textos, documentado e versionado no GitHub
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Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Autores
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Autores! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
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Aprenda a transformar sua prática pedagógica com IA, criando materiais personalizados e automatizando tarefas repetitivas. Torne suas aulas mais dinâmicas e eficientes com tecnologia de ponta.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e gestores educacionais que desejam incorporar IA em suas metodologias
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a integrar ferramentas de IA em suas práticas pedagógicas, desde a criação de materiais até a personalização do aprendizado
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de IA generativa e seu impacto na educação
Configurar ambientes de IA para uso pedagógico (Google Gemini, Copilot, etc.)
Criar materiais didáticos interativos com LLMs e ferramentas de automação
Personalizar feedbacks e avaliações com agentes de IA
Desenvolver um assistente pedagógico para apoio em sala de aula
Analisar dados de aprendizagem com dashboards automatizados
Debater ética e privacidade no uso de IA na educação
Projeto Final: Construir um plano de aula completo com suporte de IA e apresentar resultados
Projeto Final
Um plano de aula detalhado, incluindo materiais gerados por IA, um assistente pedagógico configurado para o tema escolhido e um dashboard de acompanhamento de aprendizagem
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Educadores 6.0: IA como Assistente Pedagógico
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Educadores 6.0: IA como Assistente Pedagógico! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
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Aprenda a transformar o processo de peer review com LLMs, reduzindo o tempo de revisão em até 70% e aumentando a objetividade das avaliações. Domine técnicas de prompt engineering e métricas de validação específicas para o contexto científico.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, editores de revistas científicas, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação acadêmica
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores e editores a implementar sistemas de validação científica automatizada com LLMs, reduzindo tempo e viés no peer review
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisar casos de uso de IA em publicações científicas
Configurar LLMs para análise de estrutura de papers
Implementar métricas de coerência e originalidade com Python
Criar prompts especializados para revisão de metodologia
Avaliar resultados com benchmarks acadêmicos
Integrar sistemas de validação com OJS e arXiv
Mitigar alucinações em revisões automatizadas
Projeto Final: Construir um sistema de peer review automatizado para uma revista científica simulada
Projeto Final
Um pipeline completo de validação científica com LLMs, incluindo relatórios de coerência, originalidade e aderência metodológica para um paper real
Bem-vindo à sua aula de Peer Review Automatizado: Validação Científica com LLMs! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
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Aprenda a transformar o processo de peer review com IA, reduzindo tempo e aumentando a precisão das revisões. Domine técnicas de automação para validar artigos científicos de forma escalável e transparente
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, editores de revistas científicas, acadêmicos e profissionais de TI interessados em automação científica
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores e editores a implementar sistemas de IA para validação, revisão e aprimoramento de artigos científicos, acelerando o processo de peer review com precisão e transparência
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando desafios do peer review tradicional
Configurando LLMs para análise de artigos científicos
Validando metodologia e resultados com IA
Detectando plágio e inconsistências com NLP
Gerando relatórios de revisão automatizados
Integrando IA a plataformas como OJS e ScholarOne
Avaliando vieses e qualidade da revisão com métricas
Projeto Final: Construindo um pipeline de validação científica com IA
Projeto Final
Um pipeline completo de validação científica com IA, capaz de analisar um artigo submetido, gerar relatórios de revisão e sugerir melhorias metodológicas e de escrita
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Validação Científica Turbo: IA para Peer Review
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Validação Científica Turbo: IA para Peer Review! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Este curso transforma princípios teóricos de arquitetura de IA em habilidades práticas para construir sistemas escaláveis e resilientes. Você aprenderá a projetar, implementar e otimizar soluções de IA do zero, com foco em produção e governança.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam liderar projetos de IA em larga escala
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e orquestrar arquiteturas de IA robustas, desde a concepção teórica até o deploy em produção, com foco em escalabilidade, resiliência e governança
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando manifestos técnicos: Da teoria à prática em IA
Desenhando arquiteturas escaláveis para sistemas de IA
Implementando gateways de IA com orquestração de modelos
Construindo pipelines de geração com automação avançada
Orquestrando agentes autônomos com LLMOps e ReAct Loops
Aplicando fallback multiprovider para resiliência em produção
Otimizando latência e custo com técnicas de LLMOps
Projeto Final: Arquitetura completa de um sistema de IA com deploy em cloud
Projeto Final
Arquitetura documentada e implementada de um sistema de IA com agentes autônomos, fallback multiprovider e deploy em cloud, incluindo métricas de desempenho e governança
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Arquiteto de IA: Do Manifesto à Engenharia de Sistemas
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Arquiteto de IA: Do Manifesto à Engenharia de Sistemas! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a construir ferramentas de IA personalizadas para otimizar seu fluxo de trabalho como desenvolvedor. Domine automação, debugging inteligente e deploy de soluções escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA e profissionais de TI que desejam integrar IA em seus fluxos de trabalho
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a criar ferramentas de IA para automação de tarefas, debugging, geração de código e deploy
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando frameworks de IA para desenvolvedores (LangChain, LlamaIndex)
Automatizando debugging com LLMs e análise de logs
Construindo assistentes de código com RAG e embeddings
Gerando documentação técnica automaticamente com IA
Implementando pipelines de validação de código com LLMs
Otimizando fluxos de CI/CD com agentes de IA
Deployando ferramentas de IA em ambientes escaláveis
Projeto Final: Construa uma ferramenta de IA para automação de tarefas no seu fluxo de trabalho
Projeto Final
Uma ferramenta de IA funcional (ex: assistente de código, gerador de documentação ou validador de commits) integrada ao fluxo de trabalho do aluno
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Ferramentas de IA para Devs: Do Código à Automação Avançada
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Ferramentas de IA para Devs: Do Código à Automação Avançada! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a construir gateways de IA robustos para integrar múltiplos modelos em produção, garantindo alta disponibilidade e eficiência. Domine técnicas de orquestração, fallback e otimização para sistemas escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar gateways de IA para orquestrar modelos, garantir resiliência e otimizar latência em sistemas distribuídos
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a necessidade de gateways para serviços de IA
Comparando soluções: API Gateway vs. Service Mesh vs. Gateway de IA dedicado
Projetando a arquitetura de um gateway de IA resiliente
Implementando fallback multiprovider com LLMs em Python
Otimizando latência com caching e pré-processamento de requisições
Configurando monitoramento e logging para gateways de IA
Escalando gateways com Kubernetes e auto-scaling
Garantindo segurança: autenticação, rate limiting e privacidade de dados
Projeto Final: Construindo um gateway de IA escalável para um chatbot corporativo
Projeto Final
Um gateway de IA funcional, implantado em Kubernetes, capaz de orquestrar chamadas a pelo menos dois provedores de LLMs (ex: OpenAI e Hugging Face), com fallback automático, monitoramento e otimização de custo/latência
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Gateway de IA: Orquestração e Escalabilidade em Produção
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Gateway de IA: Orquestração e Escalabilidade em Produção! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a construir sistemas de IA que nunca param, mesmo com falhas de provedores. Domine técnicas avançadas de fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção. Ideal para profissionais que precisam de soluções robustas e escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em ambientes críticos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar e implementar sistemas de IA com fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os desafios de sistemas de IA em produção
Mapeando provedores de IA e suas características técnicas
Projetando arquiteturas resilientes com fallback multiprovider
Implementando circuit breakers e retry policies para IA
Monitorando latência, custo e qualidade em tempo real
Configurando gateways de IA para orquestração de provedores
Testando cenários de falha e recuperação automática
Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback multiprovider
Projeto Final
Um sistema funcional com fallback entre pelo menos três provedores de IA (ex: OpenAI, Anthropic, Mistral), incluindo monitoramento de latência, custo e qualidade, além de documentação técnica da arquitetura
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Fallback Multiprovider: IA Resiliente em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Fallback Multiprovider: IA Resiliente em Produção! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
