Aprenda a extrair dados com precisão usando técnicas avançadas de NER, desde regex até LLMs, e implemente um sistema real para análise de documentos. Ideal para quem busca dominar extração de informações em textos complexos
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e cientistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em extração de informações textuais
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de implementar pipelines de NER usando regex, modelos clássicos de NLP e LLMs, além de integrar essas técnicas em sistemas de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos do NER: conceitos e aplicações
Configurando o ambiente: Python, spaCy e bibliotecas essenciais
Extraindo dados com regex: padrões poderosos para textos estruturados
Implementando NER clássico: modelos pré-treinados com spaCy e NLTK
Avançando com LLMs: extração de entidades em textos não estruturados
Otimizando pipelines: técnicas para melhorar precisão e desempenho
Integrando NER em sistemas: APIs e deploy com FastAPI
Projeto Final: Construindo um sistema de NER para análise de documentos jurídicos
Projeto Final
Um sistema completo de NER que extrai entidades (nomes, datas, locais, termos jurídicos) de documentos jurídicos, com deploy via API e relatório de métricas de desempenho
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NER Turbo: Extraindo Dados com Python e LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de NER Turbo: Extraindo Dados com Python e 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 colocar modelos de IA em produção de forma escalável e segura, utilizando as melhores ferramentas e práticas do mercado. Domine desde a configuração de ambientes até o monitoramento contínuo, garantindo que seus modelos funcionem com alta performance e segurança.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de machine learning e profissionais de DevOps que desejam automatizar e escalar o deploy de modelos de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de deploy de modelos de IA, garantindo performance, segurança e monitoramento contínuo
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os desafios do deploy de modelos de IA
Configurando ambientes com Docker e Kubernetes
Implementando APIs com FastAPI para modelos de IA
Automatizando pipelines de CI/CD com GitHub Actions
Monitorando modelos em produção com Prometheus e Grafana
Otimizando performance e latência de modelos de IA
Garantindo segurança e privacidade em sistemas de IA
Projeto Final: Deploy completo de um modelo de IA em produção
Projeto Final
Deploy de um modelo de IA em um ambiente de produção, com pipeline de CI/CD, monitoramento e documentação completa
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Deploy de Modelos de IA: Do Código à Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Deploy de Modelos de IA: Do Código 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a transformar sistemas de busca tradicionais em soluções inteligentes que entendem significado e contexto. Domine técnicas de embeddings e LLMs para criar experiências de busca mais precisas e relevantes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em aprimorar sistemas de busca com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca semântica que interpretam intenções e contextos, não apenas palavras-chave
7 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos da busca semântica e suas aplicações
Configurar ambientes para desenvolvimento com Python e LLMs
Implementar embeddings com Sentence Transformers
Integrar busca clássica (regex/NER) com modelos de linguagem
Avaliar sistemas de busca com métricas de precisão e recall
Otimizar pipelines de busca para desempenho e escalabilidade
Projeto Final: Construir um sistema de busca semântica para um domínio específico
Projeto Final
Um sistema de busca semântica funcional, com documentação técnica e métricas de avaliação
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Busca Semântica: Do Significado ao Código
7 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Busca Semântica: Do Significado ao 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 buscas manuais em sistemas inteligentes que entendem contexto e recuperam informações com precisão. Ideal para quem quer automatizar processos de consulta em documentos, bases de dados ou sistemas legados.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA que desejam modernizar sistemas de busca em documentos e bases de dados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca semântica e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para substituir buscas manuais como o Ctrl+F por soluções automatizadas e contextuais
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando limitações do Ctrl+F e buscas tradicionais
Configurando embeddings com Sentence Transformers
Implementando busca vetorial com FAISS ou Chroma
Criando um pipeline de RAG básico com LangChain
Otimizando consultas com técnicas de reranking
Integrando LLMs para respostas contextuais
Avaliar métricas de precisão e recall em buscas
Projeto Final: Construa um sistema de busca inteligente para documentos técnicos
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente que substitui o Ctrl+F em um conjunto de documentos, utilizando RAG para responder perguntas contextuais com alta precisão
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Do Ctrl+F ao RAG: Busca Inteligente com IA
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Do Ctrl+F ao RAG: Busca Inteligente 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 transformar seu fluxo de trabalho com ferramentas de IA, automatizando tarefas e otimizando processos. Domine técnicas avançadas para debugging e deploy inteligente, elevando sua produtividade como desenvolvedor.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e tech leads que buscam otimizar processos com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a integrar ferramentas de IA em seus fluxos de trabalho para automação, debugging e deploy eficiente
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para desenvolvedores
Automatizando tarefas com GitHub Copilot e LLMs
Implementando debugging inteligente com IA
Otimizando pipelines de CI/CD com automação
Criando assistentes de código personalizados com LangChain
Integrando LLMs em ambientes de desenvolvimento
Analisando métricas de produtividade com IA
Projeto Final: Construindo um fluxo de trabalho automatizado com IA
Projeto Final
Um fluxo de trabalho automatizado que integra GitHub Copilot, LLMs para debugging e pipelines de CI/CD otimizados com IA
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Ferramentas Devs Turbo: IA no Fluxo de Trabalho Moderno
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Ferramentas Devs Turbo: IA no Fluxo de Trabalho Moderno! 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 a espinha dorsal de sistemas de IA robustos, garantindo alta disponibilidade e eficiência operacional. Domine técnicas para integrar múltiplos modelos sem comprometer performance ou segurança.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de ML, arquitetos de sistemas, DevOps e desenvolvedores backend 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 múltiplos modelos, garantindo resiliência, segurança e eficiência em sistemas críticos
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a necessidade de gateways em sistemas de IA
Avaliando arquiteturas: proxy reverso vs. orquestração nativa
Configurando um gateway básico com FastAPI e Kong
Implementando fallback multiprovider com LLMs alternativos
Adicionando camadas de cache e embeddings pré-processados
Integrando autenticação e controle de acesso (IAM)
Monitorando métricas de performance com Prometheus e Grafana
Otimizando custos com estratégias de roteamento inteligente
Projeto Final: Construindo um gateway resiliente para um chatbot corporativo
Projeto Final
Um gateway de IA funcional, implantado em Kubernetes, capaz de orquestrar pelo menos 3 modelos diferentes (ex: GPT-4, Llama3 e um modelo local), com fallback automático, logging detalhado e dashboard de monitoramento
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Gateway de IA: Orquestrando Modelos em Produção
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Gateway de IA: Orquestrando Modelos 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 híbridos que unem a eficiência da busca clássica com a inteligência dos LLMs, garantindo respostas precisas e escaláveis. Ideal para quem busca otimizar performance e custo em produção.
Nível: Avançado
Para quem é: Engenheiros de machine learning, desenvolvedores de sistemas de IA, arquitetos de soluções e profissionais de dados que desejam aprimorar sistemas de busca e geração de respostas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas RAG híbridos que combinem eficiência de busca tradicional com a inteligência de LLMs, otimizando performance, custo e precisão em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da busca clássica (BM25, TF-IDF) e suas limitações
Implementando embeddings avançados para busca semântica com LLMs
Combinando técnicas de busca clássica e semântica em pipelines híbridos
Otimizando a latência e custo de sistemas RAG híbridos em produção
Avaliando métricas de qualidade: precisão, recall e relevância em sistemas híbridos
Integrando fallback multiprovider para alta disponibilidade
Deployando RAG híbrido com LLMOps: escalabilidade e monitoramento
Projeto Final: Construindo um sistema RAG híbrido completo com LangChain e LlamaIndex
Projeto Final
Um sistema RAG híbrido funcional, combinando busca clássica e semântica, com métricas de avaliação e deploy em ambiente de produção simulado
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RAG Híbrido: Busca Clássica + LLMs em Produção Avançada
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG Híbrido: Busca Clássica + LLMs em Produção 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 chatbots RAG robustos e seguros para ambientes corporativos, desde a ingestão de dados privados até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas de otimização e privacidade para sistemas de IA escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de ML, arquitetos de IA e profissionais de TI que desejam implementar soluções RAG em ambientes corporativos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar chatbots RAG em produção, garantindo segurança, privacidade e escalabilidade
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo RAG: Fundamentos e Casos de Uso
Configurando Ambientes para RAG com LangChain e LlamaIndex
Processando e Indexando Dados Privados com Segurança
Integrando LLMs e Vetores de Embeddings em Pipelines RAG
Otimizando Consultas e Respostas com Técnicas Avançadas
Implementando Fallback e Multi-provider para Alta Disponibilidade
Avaliar Métricas de Qualidade e Latência em Produção
Projeto Final: Deploy de um Chatbot RAG com Dados Privados
Projeto Final
Um chatbot RAG funcional, implantado em ambiente de produção, com dados privados, segurança integrada e métricas de avaliação automatizadas
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RAG Avançado: Chatbots com Dados Privados em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG Avançado: Chatbots com Dados Privados 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 dados personalizados com LLMs para respostas precisas e contextualizadas. Domine as melhores práticas de implementação e deploy em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções RAG em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir e implantar sistemas RAG eficientes, integrando bases de conhecimento privadas com LLMs para respostas precisas e contextualizadas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
Preparando e estruturando dados para sistemas RAG
Implementando embeddings e buscas semânticas com Python
Integrando LLMs com bases de conhecimento personalizadas
Avaliar métricas de qualidade e relevância das respostas
Otimizando latência e custo em sistemas RAG
Deploy de soluções RAG com LangChain e LlamaIndex
Projeto Final: Construir um chatbot RAG com dados privados e avaliar sua performance
Projeto Final
Um chatbot RAG funcional, integrado a uma base de conhecimento privada, com métricas de avaliação implementadas
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RAG na Prática: Chatbots com Dados Personalizados
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG na Prática: Chatbots com Dados Personalizados! 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 eficazes para LLMs em produção, otimizando performance e custo. Domine técnicas avançadas para integrar IA em sistemas reais com resultados mensuráveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de IA, desenvolvedores de NLP, cientistas de dados e profissionais que trabalham com LLMs em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e implantar prompts eficazes para LLMs em ambientes de produção, com foco em performance, custo e escalabilidade
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos de prompt engineering e sua importância em LLMs
Aplicar técnicas de zero-shot e few-shot learning em cenários reais
Otimizar prompts para tarefas específicas: tradução, resumo e geração de código
Implementar estratégias de fallback e correção automática de prompts
Avaliar a qualidade de prompts usando métricas quantitativas e qualitativas
Integrar LLMs com APIs externas usando prompts dinâmicos
Reduzir custos e latência com prompts otimizados para produção
Projeto Final: Construir um pipeline de prompt engineering para um caso de uso real
Projeto Final
Um pipeline completo de prompt engineering para um sistema de atendimento automatizado, incluindo documentação técnica e métricas de performance
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Prompt Engineering: Da Teoria à Produção com LLMs de Ponta
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering: Da Teoria à Produção com LLMs de Ponta! 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.
