Aprenda a construir pipelines de geração de conteúdo escaláveis e automatizados com IA, desde a seleção de modelos até o deploy em produção. Ideal para quem busca otimizar fluxos de trabalho com tecnologia de ponta.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação de geração de conteúdo com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e automatizar pipelines de geração de conteúdo utilizando modelos de linguagem e técnicas de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo pipelines de geração: conceitos e aplicações
Selecionando modelos de IA para geração de conteúdo
Configurando ambientes para pipelines de IA com Python
Integrando APIs de LLMs em fluxos automatizados
Otimizando prompts para geração de conteúdo consistente
Implementando fallback e tratamento de erros em pipelines
Automatizando deploy e monitoramento de pipelines
Projeto Final: Construindo um pipeline de geração de conteúdo automatizado
Projeto Final
Pipeline de geração de conteúdo automatizado, integrado a uma API de LLM e com sistema de fallback para garantir continuidade
🎓
Pipelines de Geração com IA: Do Planejamento à Automação
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Pipelines de Geração com IA: Do Planejamento à Automação! 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 criar sistemas multiagentes com RAG para revolucionar a produção de artigos científicos, reduzindo tempo de pesquisa e aumentando a precisão das publicações. Domine técnicas avançadas de automação acadêmica com LLMs e bases de dados especializadas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais que desejam automatizar a produção de conteúdo científico com alta precisão
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes com RAG para pesquisa acadêmica, desde a coleta de dados até a submissão de artigos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar arquiteturas multiagentes para pesquisa científica
Configurar ambientes de RAG com bases de dados acadêmicas (arXiv, PubMed, etc.)
Desenvolver agentes especializados em coleta e triagem de referências
Implementar validação cruzada de citações com LLMs
Automatizar a geração de seções de artigos (introdução, metodologia, resultados)
Integrar feedback humano no loop de revisão com agentes
Otimizar prompts para formatação automática de papers (ABNT, APA, IEEE)
Projeto Final: Construir um sistema multiagente RAG para gerar um artigo científico completo
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional capaz de gerar um artigo científico estruturado (PDF + LaTeX) a partir de um tema de pesquisa, com validação de referências e formatação automática
🎓
Multiagentes RAG: Artigos Científicos do Zero ao Paper
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Multiagentes RAG: Artigos Científicos do Zero ao Paper! 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 combinar modelos grandes e rápidos para criar sistemas RAG de alta performance e baixo custo. Domine técnicas de fallback, otimização de embeddings e monitoramento em produção para entregar soluções escaláveis e resilientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps que buscam otimizar pipelines de RAG
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e otimizar sistemas RAG híbridos que combinam modelos grandes (precisão) e rápidos (latência) em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os trade-offs: Precisão vs. Latência em RAG
Selecionando modelos grandes e rápidos para cenários específicos
Configurando pipelines híbridos com LangChain e LlamaIndex
Implementando fallback inteligente entre modelos
Otimizando embeddings para performance em sistemas híbridos
Monitorando métricas de custo, latência e qualidade em produção
Escalando RAG híbrido com LLMOps e orquestração
Projeto Final: Deploy de um sistema RAG híbrido com monitoramento em tempo real
Projeto Final
Um sistema RAG híbrido funcional com dois modelos (grande e rápido), fallback automático, monitoramento de métricas e deploy em ambiente cloud (AWS/GCP)
🎓
RAG Híbrido Turbo: Modelos Grandes + Rápidos em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG Híbrido Turbo: Modelos Grandes + Rápidos 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 RAG do zero, integrando busca vetorial e LLMs para criar soluções inteligentes e escaláveis. Domine as melhores práticas de deploy e otimização para produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções RAG robustas e escaláveis
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar sistemas RAG completos, desde a ingestão de dados até a integração com LLMs e deploy em ambientes de produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
Configure ambientes de desenvolvimento para RAG com LangChain e LlamaIndex
Processe e prepare dados para sistemas RAG com técnicas de chunking e embeddings
Implemente busca vetorial com FAISS e Pinecone para RAG
Integre LLMs com sistemas de busca para geração de respostas contextuais
Otimize prompts e parâmetros para melhorar a qualidade das respostas
Monitore e avalie métricas de desempenho em sistemas RAG
Realize deploy de sistemas RAG em cloud com Docker e Kubernetes
Projeto Final: Construa e implante um chatbot RAG completo com dados personalizados
Projeto Final
Um chatbot RAG funcional, implantado em ambiente de produção, com dados personalizados, métricas de avaliação e documentação técnica
🎓
RAG do Código ao Deploy: Implementação Completa
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG do Código ao Deploy: Implementação Completa! 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 criar prompts poderosos que extraem o máximo de LLMs, desde técnicas básicas até estratégias avançadas de few-shot. Construa projetos reais com deploy e avaliação de performance para aplicar em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de ML e profissionais de IA que desejam dominar a criação de prompts eficazes para LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e otimizar prompts desde o zero-shot até o few-shot, aplicando técnicas de avaliação e deploy em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos de prompt engineering e sua importância para LLMs
Dominar técnicas de zero-shot prompting com exemplos práticos em Python
Aplicar few-shot prompting para melhorar a precisão e consistência de respostas
Avaliar prompts usando métricas como ROUGE, BLEU e feedback humano
Otimizar prompts com técnicas de refinamento iterativo e A/B testing
Implementar pipelines de prompts com LangChain e LlamaIndex para produção
Criar sistemas de fallback e validação para prompts em ambientes críticos
Projeto Final: Construir e deployar um sistema de prompts otimizados para um caso de uso real
Projeto Final
Um sistema de prompts otimizados para um caso de uso específico (ex: chatbot jurídico, assistente de saúde, ou gerador de conteúdo), com deploy usando LangChain e métricas de avaliação implementadas
🎓
Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com Projetos Reais
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com Projetos Reais! 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 soluções de extração e busca de dados com precisão cirúrgica, onde modelos de linguagem não são a melhor opção. Ideal para sistemas que exigem performance, baixo custo e alta confiabilidade.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, analistas de NLP e profissionais que trabalham com processamento de texto e busca em sistemas legados ou de alta performance
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar soluções de alta precisão para extração e busca de dados usando Regex, NER e algoritmos clássicos, identificando cenários onde LLMs não são necessários ou eficientes
8 módulos · 10h · certificado ao final
Analisando cenários: Quando LLMs falham e alternativas clássicas brilham
Dominando Regex: Padrões avançados para extração de dados estruturados
Implementando NER com spaCy: Reconhecimento de entidades sem LLMs
Construindo pipelines de busca clássica: Do algoritmo à API
Otimizando performance: Latência e custo em sistemas de busca
Integrando soluções híbridas: Regex + NER + LLMs em produção
Avaliando resultados: Métricas de precisão e recall em extração de dados
Projeto Final: Pipeline de extração e busca para um sistema legado
Projeto Final
Desenvolvimento de um pipeline completo de extração e busca de dados para um sistema de faturas ou documentos técnicos, utilizando Regex, NER e algoritmos clássicos, com documentação de métricas de performance e comparação com abordagens baseadas em LLMs
🎓
Precisão em Dados: Regex, NER e Busca Clássica sem LLMs
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Precisão em Dados: Regex, NER e Busca Clássica sem 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender contexto e significado. Domine técnicas avançadas de RAG e implemente soluções práticas para otimizar a recuperação de informações em qualquer aplicação.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em otimizar buscas e sistemas de informação
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca semântica e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para aplicações práticas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F ao RAG
Implementar regex e NER para extração de dados clássica
Criar embeddings com Python para busca semântica
Configurar pipelines RAG com LangChain e LlamaIndex
Avaliar métricas de desempenho em sistemas de busca
Otimizar latência e relevância em buscas inteligentes
Integrar LLMs para geração de respostas contextuais
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente com RAG e deploy
Projeto Final
Um sistema de busca semântica funcional, com RAG, capaz de responder perguntas complexas a partir de um conjunto de dados personalizado, implementado em produção
🎓
Da Busca Simples à Inteligência Semântica: Do Ctrl+F ao RAG Avançado
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Da Busca Simples à Inteligência Semântica: Do Ctrl+F ao RAG Avançado! 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 suas obras ou ideias em projetos práticos de IA, criando soluções interativas como chatbots e assistentes de pesquisa. Ideal para criadores de conteúdo que querem inovar e ampliar seu portfólio com tecnologia.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Escritores, jornalistas, estudantes de comunicação, blogueiros e criadores de conteúdo que desejam incorporar IA em seus projetos para ampliar seu portfólio e oportunidades profissionais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar escritores, jornalistas e criadores de conteúdo a desenvolverem projetos de IA que transformem suas obras ou ideias em soluções tecnológicas demonstráveis, como chatbots, assistentes de pesquisa ou geradores de conteúdo automatizado
9 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando casos de uso: Como IA pode transformar livros e textos em projetos interativos
Selecionando sua obra ou ideia: Do conceito ao escopo técnico para IA
Configurando ambientes: Ferramentas de IA para criadores de conteúdo (LlamaIndex, LangChain, APIs)
Treinando modelos: Como usar RAG para alimentar IA com seu conteúdo exclusivo
Desenvolvendo chatbots literários: Interação inteligente com leitores usando LLMs
Automatizando pesquisas: Assistentes de IA para jornalistas e escritores
Gerando conteúdo derivado: IA para resumos, análises e adaptações de textos
Deploy do projeto: Publicando seu assistente de IA ou chatbot em plataformas acessíveis
Projeto Final: Construa um assistente de IA personalizado para seu livro ou conteúdo
Projeto Final
Um assistente de IA funcional (chatbot ou RAG) baseado em um livro, artigo ou ideia do aluno, publicado em uma plataforma de fácil acesso (ex: Hugging Face, Streamlit) e documentado em um repositório GitHub com README técnico
🎓
Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Criadores de Conteúdo
9 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Criadores de Conteúdo! 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.
Transforme sua sala de aula com IA sem precisar ser um expert em tecnologia. Este curso ensina educadores a usar ferramentas práticas para personalizar o ensino, economizar tempo em correções e engajar alunos com soluções inovadoras.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e gestores educacionais que desejam modernizar suas práticas com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a utilizar IA para criar planos de aula personalizados, automatizar correções, detectar plágio e desenvolver assistentes pedagógicos interativos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando fundamentos de IA: do zero-shot ao RAG para educadores
Personalizando planos de aula com LLMs: prompts para diferentes disciplinas
Automatizando correções: configurando rubricas com LLMs para redações e provas
Construindo um assistente pedagógico: RAG para responder dúvidas de alunos em tempo real
Detectando plágio e cola: implementando sistemas anti-fraude com IA
Analisando dados educacionais: criando dashboards com Python para acompanhar turmas
Desenvolvendo atividades interativas: gamificação com IA para engajar alunos
Projeto Final: Implementando um sistema completo de IA para sua disciplina
Projeto Final
Um sistema funcional de IA para a disciplina do educador, incluindo: (1) plano de aula personalizado gerado por LLM, (2) rubrica automatizada para correção de redações, (3) assistente pedagógico com RAG para dúvidas comuns, e (4) dashboard de acompanhamento de turma
🎓
Educadores 5.0: IA na Sala de Aula do Século XXI
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Educadores 5.0: IA na Sala de Aula do Século XXI! 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 o processo de validação científica com IA, reduzindo tempo de revisão e aumentando a confiabilidade dos resultados. Domine técnicas avançadas de LLMs para automação de peer review e publicação científica inteligente
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos, editores de revistas científicas e profissionais de R&D
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores a implementar pipelines de validação científica automatizada, desde a revisão de literatura até a checagem de consistência metodológica e geração de pareceres
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar frameworks de RAG para revisão sistemática de literatura
Analisar consistência metodológica com LLMs especializados
Criar agentes autônomos para geração de pareceres de peer review
Implementar detecção de plágio e alucinações em papers científicos
Validar resultados estatísticos com IA e Python
Orquestrar pipelines de validação com LLMOps
Integrar sistemas de validação com plataformas de submissão científica
Projeto Final: Construir um sistema completo de validação científica automatizada
Projeto Final
Um pipeline de validação científica automatizada, capaz de revisar literatura, checar metodologia, gerar pareceres e detectar inconsistências em papers, com deploy em ambiente de produção
🎓
Validação Científica com LLMs: Do Paper ao Peer Review Automatizado
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Validação Científica com LLMs: Do Paper ao Peer Review Automatizado! 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.
