Aprenda técnicas avançadas para otimizar LLMs em produção, equilibrando performance, custo e qualidade. Domine ferramentas de profiling, quantização e LLMOps para escalar sistemas de IA com eficiência.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de ML, desenvolvedores de sistemas com LLMs, arquitetos de soluções de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar estratégias de otimização de LLMs, reduzindo latência, custo e consumo de recursos sem perder qualidade nas respostas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando gargalos de performance em LLMs com profiling
Aplicando quantização (FP16, INT8) e pruning para reduzir tamanho de modelos
Otimizando batching e caching para inferência em larga escala
Implementando fallback multiprovider com LLMOps
Configurando métricas de latência, custo e qualidade com Prometheus e Grafana
Ajustando prompts para reduzir tokens sem perder precisão
Deployando modelos otimizados com Kubernetes e autoscaling
Projeto Final: Pipeline de otimização completo para um LLM em produção
Projeto Final
Pipeline de otimização de um LLM real (ex: Llama 3 ou Mistral) com redução de 50% em latência e custo, incluindo documentação técnica e dashboard de monitoramento
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LLMs Turbo: Otimização de Performance em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de LLMs Turbo: Otimização de Performance 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 identificar e eliminar gargalos de latência em sistemas de TI usando IA e análise de dados. Torne seus sistemas mais rápidos, eficientes e escaláveis com técnicas práticas de otimização.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps, analistas de infraestrutura e profissionais de cloud que buscam otimizar desempenho em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar, medir e reduzir latência em sistemas de TI utilizando ferramentas de IA, automação e análise de desempenho
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando gargalos de latência em sistemas distribuídos
Configurando ferramentas de monitoramento em tempo real com Prometheus e Grafana
Aplicando machine learning para prever picos de latência
Otimizando queries de banco de dados com IA
Implementando caching inteligente com Redis e IA
Automatizando balanceamento de carga com algoritmos preditivos
Testando cenários de estresse com IA e ajustando infraestrutura
Projeto Final: Construindo um sistema de baixa latência com monitoramento inteligente
Projeto Final
Um sistema otimizado com monitoramento em tempo real, caching inteligente e balanceamento de carga automatizado, capaz de reduzir latência em pelo menos 30% em cenários simulados
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Latência Zero: Otimizando Sistemas com IA e Dados
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Latência Zero: Otimizando Sistemas com IA e Dados! 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 em cenários de falha. Domine técnicas de redundância, fallback e monitoramento para garantir alta disponibilidade em produção. Ideal para profissionais que precisam de soluções robustas e escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de LLMOps que trabalham com deploy de modelos de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar e implementar sistemas de IA com mecanismos de redundância, fallback e recuperação automática para ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo redundância em sistemas de IA: conceitos e desafios
Mapeando pontos críticos em pipelines de LLMs e RAG
Implementando fallback multiprovider com LLMs alternativos
Configurando gateways de IA para balanceamento inteligente
Monitorando latência e custo em tempo real com dashboards
Testando cenários de falha com simulações automatizadas
Otimizando trade-offs entre custo, performance e resiliência
Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback e monitoramento
Projeto Final
Um sistema de chatbot com RAG que implementa redundância multiprovider, fallback automático e monitoramento em tempo real, pronto para deploy em produção
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Redundância Inteligente: Sistemas Resilientes com IA
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Redundância Inteligente: Sistemas Resilientes com IA! 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 construir assistentes RAG de alto desempenho, desde a integração de LLMs até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas para otimizar buscas, validar respostas e escalar sistemas com segurança.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam aprofundar seus conhecimentos em sistemas RAG
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar assistentes RAG robustos, integrando busca semântica, LLMs e pipelines de dados personalizados
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando arquiteturas RAG: da busca clássica à semântica
Configurando ambientes para RAG com LangChain e LlamaIndex
Integrando LLMs e bases de dados privadas para assistentes personalizados
Otimizando embeddings e chunking para desempenho máximo
Implementando fallback e validação de respostas em RAG
Deployando assistentes RAG com LLMOps e monitoramento em tempo real
Avaliação e métricas: garantindo qualidade em sistemas RAG
Projeto Final: Construindo um assistente RAG completo com dados privados
Projeto Final
Um assistente RAG funcional, integrado a uma base de dados privada, com deploy em ambiente de produção e documentação técnica
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Assistentes RAG: Do Prompt ao Deploy Avançado
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Assistentes RAG: Do Prompt ao Deploy 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.
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Aprenda a construir chatbots inteligentes que combinam recuperação de informações e geração de respostas para resultados precisos e contextualizados. Domine técnicas avançadas de RAG e leve suas soluções para produção com confiança.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções de chatbots com dados personalizados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar chatbots com RAG, integrando bases de dados privadas e técnicas avançadas de recuperação de informações
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo RAG: Arquitetura e Casos de Uso
Preparando Dados: Limpeza, Indexação e Embeddings
Construindo o Pipeline de Recuperação com LangChain
Integrando LLMs: Geração de Respostas Contextualizadas
Otimizando Performance: Métricas e Ajustes Finos
Segurança e Privacidade: Protegendo Dados em Chatbots
Deployando em Produção: Escalabilidade e Monitoramento
Projeto Final: Chatbot RAG com Dados Privados e Deploy
Projeto Final
Um chatbot funcional com RAG, integrado a uma base de dados privada, deployado em ambiente de produção e documentado com métricas de performance
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RAG para Chatbots: Do Zero à Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG para Chatbots: Do Zero à 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.
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Aprenda a criar um chatbot personalizado que responde com precisão usando seus próprios dados. Domine técnicas de RAG e frameworks modernos para transformar informações privadas em assistentes inteligentes e úteis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA que desejam criar assistentes virtuais personalizados para uso pessoal ou profissional
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, personalizar e implantar um chatbot pessoal com dados privados, utilizando técnicas de RAG e frameworks como LangChain e LlamaIndex
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando casos de uso para chatbots pessoais
Configurando o ambiente de desenvolvimento com Python e LLMs
Preparando dados privados para RAG: limpeza e estruturação
Implementando embeddings com Sentence Transformers
Construindo o pipeline RAG com LangChain e LlamaIndex
Personalizando prompts para respostas contextuais e precisas
Realizando deploy do chatbot em cloud ou servidor local
Projeto Final: Chatbot Pessoal com Dados Privados e RAG
Projeto Final
Um chatbot pessoal funcional, integrado a uma base de dados privada, com deploy realizado e documentação técnica do pipeline RAG implementado
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Chatbot Pessoal: Do Planejamento ao Deploy com RAG
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Chatbot Pessoal: Do Planejamento ao Deploy com RAG! 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 extrair o máximo de LLMs desde o primeiro comando, sem depender de exemplos prévios. Este curso ensina técnicas práticas para criar prompts zero-shot eficazes, aplicáveis em automação, análise de dados e geração de conteúdo.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de marketing, educadores e qualquer pessoa que utilize LLMs em seu fluxo de trabalho
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes desde o primeiro comando, maximizando a precisão e relevância das respostas de LLMs em cenários reais
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando o conceito de prompt zero e seus fundamentos teóricos
Analisando exemplos de prompts zero-shot em diferentes domínios
Praticando a construção de prompts claros e objetivos
Aplicando técnicas de delimitação de contexto e escopo
Testando e refinando prompts com métricas simples de avaliação
Integrando prompts zero-shot em fluxos de automação com Python
Avaliando casos de falha e ajustando estratégias de prompt
Projeto Final: Criando um guia de prompts zero-shot para um caso de uso específico
Projeto Final
Um guia prático com 10 prompts zero-shot otimizados para um domínio escolhido (ex: jurídico, educacional, técnico), acompanhado de um script Python para testar sua eficácia em uma API de LLM
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Prompt Zero: Técnicas de Base para LLMs
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Zero: Técnicas de Base para 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 projetar prompts few-shot poderosos que melhoram a precisão e consistência de LLMs em tarefas complexas. Domine técnicas avançadas para reduzir alucinações e integrar few-shot prompting em sistemas de produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de prompt, desenvolvedores de IA, cientistas de dados e profissionais que trabalham com LLMs em ambientes corporativos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e otimizar prompts few-shot para LLMs, melhorando a precisão e consistência de respostas em cenários de produção
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entenda os fundamentos do few-shot prompting e suas vantagens sobre zero-shot
Selecione exemplos eficazes: critérios de qualidade e diversidade para LLMs
Estruture prompts few-shot: formatação, ordem e contexto para máxima performance
Automatize a geração de exemplos com Python e APIs de LLMs
Valide e refine prompts few-shot usando métricas de qualidade e benchmarks
Integre few-shot prompting em pipelines de RAG e agentes autônomos
Otimize prompts few-shot para latência e custo em ambientes de produção
Projeto Final: Construa um sistema de few-shot prompting para um caso de uso real (ex: atendimento ao cliente, análise jurídica ou geração de código)
Projeto Final
Um notebook Python com prompts few-shot otimizados, métricas de avaliação e um relatório técnico detalhando o processo de refinamento e resultados
Bem-vindo à sua aula de Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para 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 modernizar sistemas de busca clássica com técnicas de IA, garantindo precisão e escalabilidade. Ideal para quem precisa otimizar buscas em sistemas legados ou grandes volumes de dados sem migrar para soluções complexas de LLMs.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de TI que trabalham com sistemas legados ou precisam otimizar buscas em grandes volumes de dados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca clássica otimizados com técnicas de IA, integrando regex, NER e RAG para performance e escalabilidade
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda os fundamentos da busca clássica e seus limites
Aplique regex avançado para extração de padrões em textos
Implemente NER para identificação de entidades em dados não estruturados
Combine busca clássica com embeddings para semântica básica
Integre RAG para sistemas híbridos de busca e geração de respostas
Otimize performance com técnicas de caching e indexação inteligente
Deploye um sistema de busca clássica + IA em ambiente de produção
Projeto Final: Construa um motor de busca híbrido para um dataset legado
Projeto Final
Um motor de busca híbrido (clássico + IA) implementado em Python, com suporte a regex, NER e RAG, deployado em um ambiente de produção simulado
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Busca Clássica Reinventada: Do Algoritmo ao Deploy
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Busca Clássica Reinventada: Do Algoritmo ao Deploy! 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.
Domine regex para extrair e validar dados com precisão em sistemas de produção. Aprenda a integrar padrões poderosos com pipelines de IA e automação de tarefas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, analistas de sistemas e profissionais de TI que trabalham com manipulação de dados textuais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a dominar regex para automação de tarefas de processamento de texto, validação de dados e integração com pipelines de IA
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os fundamentos de regex: metacaracteres e quantificadores
Aplicando grupos e capturas para extração de dados estruturados
Validando formatos complexos: CPF, CNPJ, e-mails e URLs
Integrando regex com Python para automação de tarefas
Combinando regex e NER para enriquecimento de dados
Otimizando performance em buscas com regex em grandes datasets
Criando pipelines de pré-processamento para LLMs com regex
Projeto Final: Construindo um validador de dados inteligente com regex e IA
Projeto Final
Um sistema de validação e extração de dados que combina regex com modelos de NLP para processar documentos não estruturados (ex: contratos, logs)
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Regex Turbo: Padrões Poderosos para Dados em Produção
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Regex Turbo: Padrões Poderosos para Dados 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.
