Crie defesas digitais impenetráveis com inteligência artificial, transformando o conceito de proteção apotropaica em segurança cibernética avançada. Aprenda a construir sistemas que preveem e reagem a ameaças antes que elas se concretizem, protegendo seus ativos mais valiosos.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Analistas de segurança, engenheiros de software, administradores de rede e profissionais de TI que buscam aplicar IA para fortalecer a postura de segurança.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar profissionais a construir e gerenciar soluções de IA que prevejam, detectem e mitiguem ameaças cibernéticas em tempo real, agindo como 'escudos' digitais.
7 módulos · 10h · certificado ao final
- Desvendar o conceito de Apotropaia Digital e sua relevância na cibersegurança moderna.
- Explorar técnicas de Threat Intelligence e Data Mining para identificar padrões de ameaça com IA.
- Construir modelos de Machine Learning para detecção de anomalias e intrusões em redes e sistemas.
- Implementar Agentes Autônomos de IA para resposta rápida e automação de defesas.
- Orquestrar ferramentas de segurança existentes com IA para criar um ecossistema de proteção integrada.
- Auditar e otimizar 'escudos digitais' para garantir resiliência e adaptabilidade contínua.
- Projeto Final: Desenvolver um sistema de defesa proativa baseado em IA que simule a proteção contra ataques de dia zero.
Projeto Final
Um protótipo de sistema de defesa cibernética proativa (um 'escudo digital') utilizando IA para identificar e neutralizar ameaças em um ambiente simulado.
Revolucione a forma como você monta e mantém computadores, aplicando IA para diagnósticos precisos e automação de tarefas. Otimize a performance e a durabilidade do seu hardware, transformando a manutenção em um processo inteligente e proativo.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Técnicos de TI, entusiastas de hardware, administradores de sistemas, profissionais de suporte e qualquer pessoa interessada em modernizar a gestão e manutenção de infraestruturas de PCs.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de otimizar a montagem, realizar diagnósticos preditivos e automatizar a manutenção de computadores pessoais utilizando ferramentas de IA e scripts.
7 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando Arquiteturas de PCs Modernos: Montagem Otimizada e Compatibilidade de Componentes
- Coletando Dados de Hardware: Sensores, Logs e Ferramentas de Monitoramento para Análise Preditiva
- Implementando Modelos de Diagnóstico com IA: Machine Learning para Previsão de Falhas e Anomalias em Hardware
- Automatizando Rotinas de Manutenção: Desenvolvendo Scripts (Python e PowerShell) para Updates e Otimização de Sistemas
- Otimizando Performance com IA: Ajustes de BIOS/UEFI e Gerenciamento Inteligente de Recursos de Hardware
- Gerenciando Ativos de Hardware: Monitoramento do Ciclo de Vida e Planejamento de Upgrades com Dashboards Inteligentes
- Projeto Final: Construindo um Assistente de Manutenção Preditiva para PCs
Projeto Final
Desenvolvimento de um protótipo de sistema de manutenção preditiva para computadores, capaz de monitorar a saúde do hardware, prever falhas e sugerir ações automatizadas de otimização e reparo.
Este curso oferece uma imersão na administração do ServiceNow, plataforma líder em gestão de serviços de TI. Aprenda a configurar, automatizar e otimizar operações com IA, transformando a eficiência da sua equipe e a experiência do usuário.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, administradores de sistemas, analistas de suporte, e desenvolvedores interessados em gerenciar a plataforma ServiceNow.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a configurar, administrar e automatizar processos no ServiceNow, utilizando funcionalidades essenciais e integrando capacidades de IA para otimizar a gestão de TI.
7 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando a Arquitetura ServiceNow: Instâncias, Aplicações e Conceitos Core
- Configurando Usuários, Grupos e Roles: Gestão de Acesso e Segurança na Plataforma
- Implementando ITSM Essencial: Incidentes, Problemas e Mudanças na Prática com ServiceNow
- Automatizando Processos com Flow Designer e Business Rules: Eficiência na Gestão de Serviços
- Integrando IA para Atendimento e Otimização: Virtual Agent e Predictive Intelligence
- Monitorando e Otimizando Operações: Relatórios e Dashboards Personalizados
- Projeto Final: Desenvolvendo um Sistema de Atendimento Inteligente no ServiceNow
Projeto Final
Configuração e implantação de um sistema de atendimento de TI otimizado com automação e IA (Virtual Agent) dentro de uma instância ServiceNow.
Aprenda a projetar, analisar e otimizar algoritmos para construir sistemas computacionais robustos e de alta performance. Domine as técnicas que impulsionam a eficiência e escalabilidade de qualquer aplicação moderna.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software, cientistas de dados, arquitetos de sistemas e estudantes de TI que buscam aprofundar seus conhecimentos em eficiência algorítmica.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de projetar algoritmos eficientes, analisar sua complexidade de tempo e espaço, e otimizar soluções para problemas computacionais complexos, garantindo alta performance em sistemas reais.
6 módulos · 12h · certificado ao final
- Compreender os Fundamentos da Análise de Algoritmos e Notação Assintótica (O-grande)
- Dominar Estruturas de Dados Essenciais e suas Aplicações Eficientes (Listas, Árvores, Grafos, Hash)
- Aplicar Técnicas de Projeto de Algoritmos: Divisão e Conquista e Programação Dinâmica
- Explorar Algoritmos Gulosos, Backtracking e Branch and Bound para problemas de otimização
- Otimizar Algoritmos Existentes para Cenários de Alta Performance com Profiling e Python
- Projeto Final: Desenvolver um Algoritmo Otimizado para um Problema Real e Analisar sua Eficiência
Projeto Final
Implementar um algoritmo otimizado para resolver um desafio computacional específico (ex: problema da mochila, caixeiro viajante simplificado), apresentando a análise de complexidade, justificativa do design escolhido e resultados de performance (tempo de execução, uso de memória).
Transforme sua paixão por geléias em um negócio de alta performance com inteligência artificial. Este curso te ensinará a aplicar dados e automação para otimizar cada etapa, garantindo produtos de excelência e vendas escaláveis.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Empreendedores de produtos alimentícios, produtores de geléias artesanais, gestores de pequenas fábricas de alimentos, e entusiastas da gastronomia que desejam aplicar tecnologia em seus negócios.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a aplicar ferramentas de IA e análise de dados para otimizar a produção, controle de qualidade, e estratégias de vendas de geléias, transformando um negócio tradicional em um empreendimento tecnológico e escalável.
7 módulos · 10h · certificado ao final
- Introduzindo a IA na Gastronomia: Fundamentos e Casos de Uso na Produção de Geléias
- Coletando Dados da Matéria-Prima à Embalagem: Implementando Sensores e Bancos de Dados Simples para Produção de Geléias
- Otimizando Receitas com Machine Learning: Análise Preditiva para Qualidade, Sabor e Padrão de Ingredientes
- Automatizando o Controle de Qualidade: Aplicações de Visão Computacional para Seleção de Frutas e Monitoramento do Processo
- Gerenciando Estoque e Previsão de Demanda com IA: Construindo Modelos Preditivos para Otimizar Compras e Reduzir Perdas
- Marketing Digital e Vendas Inteligentes: Estratégias de Personalização e Automação para Alcançar e Engajar Clientes
- Projeto Final: Desenvolvendo um Dashboard Inteligente para Gestão e Otimização de um Negócio de Geléias
Projeto Final
Criação de um protótipo de sistema integrado (usando ferramentas low-code/no-code ou scripts simples em Python) que monitore dados simulados de produção, preveja a demanda de um sabor específico de geléia e automatize uma campanha de marketing digital básica.
Aprenda a construir, implantar e escalar soluções de Machine Learning utilizando o poder do Google Cloud Vertex AI. Este curso o guiará pelas ferramentas essenciais para operacionalizar seus modelos de IA com eficiência e automação.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Cientistas de dados, engenheiros de Machine Learning, desenvolvedores e arquitetos de soluções que desejam operacionalizar e escalar projetos de IA no ambiente Google Cloud.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenvolver, treinar, implantar e gerenciar modelos de Machine Learning de forma escalável e eficiente utilizando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, aplicando as melhores práticas de MLOps.
7 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando o Ecossistema Vertex AI: Ferramentas e Recursos Essenciais
- Gerenciando Dados e Recursos: Datasets, Notebooks e Ambientes de Treinamento
- Treinando Modelos de ML: AutoML e Custom Training com Vertex AI
- Implantando Modelos em Produção: Vertex AI Endpoints e Model Monitoring
- Automatizando o Ciclo de Vida do ML: Pipelines e MLOps com Vertex AI
- Otimizando Performance e Custos: Técnicas Avançadas e Governança na Nuvem
- Projeto Final: Implementação de um Pipeline de MLOps Completo com Vertex AI
Projeto Final
Um pipeline de MLOps ponta a ponta implementado no Google Cloud Vertex AI, incluindo treinamento, deploy e monitoramento de um modelo de Machine Learning.
Aprenda a desvincular seu legado OutSystems e a impulsionar seu futuro com tecnologias multiplataforma. Otimize e automatize a conversão de seus aplicativos com as mais recentes ferramentas de Inteligência Artificial.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores OutSystems, arquitetos de software, tech leads e gerentes de projeto interessados em modernização de legados.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de planejar, otimizar e executar migrações de aplicações OutSystems para stacks modernas como Flutter, Ionic/Angular, Capacitor e Flet, utilizando técnicas e ferramentas de Inteligência Artificial para acelerar o processo.
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Avaliando o Ecossistema OutSystems: Desafios e Oportunidades de Migração.
- Definindo a Stack de Destino: Flutter, Ionic/Angular, Flet e ecossistemas híbridos.
- Utilizando IA para Análise Estrutural e Decomposição de Aplicações Legadas.
- Gerando Código e Componentes com Assistência de IA para os Novos Frameworks.
- Desenvolvendo Estratégias de Conversão de Dados e Integrações Legadas.
- Implementando Módulos Críticos e Replicando Funcionalidades com Eficiência.
- Testando, Otimizando e Realizando Deploy da Nova Aplicação Multiplataforma.
- Projeto Final: Migrando um Módulo Complexo de OutSystems para Flutter ou Ionic/Angular.
Projeto Final
Migração completa de um módulo funcional de uma aplicação OutSystems para uma stack multiplataforma (Flutter ou Ionic/Angular), incluindo a reescrita de código e a conexão de dados, com documentação do processo e uso de IA.
Aprenda a construir a base de aplicações corporativas robustas. Domine a arte de escolher as tecnologias certas para um desenvolvimento multiplataforma eficaz e escalável.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, arquitetos de sistemas, tech leads e gestores de projetos de TI que buscam aprofundar seus conhecimentos em arquitetura e seleção de stacks para soluções empresariais multiplataforma.
Ao concluir, você será capaz de: Ao final do curso, o aluno será capaz de projetar arquiteturas de software robustas para aplicações corporativas multiplataforma, avaliando e selecionando as tecnologias mais adequadas com base em critérios técnicos, de negócio e utilizando ferramentas inteligentes para auxiliar na tomada de decisão.
7 módulos · 12h · certificado ao final
- Analisar Requisitos e Desafios de Aplicações Corporativas Multiplataforma
- Mapear Ecossistemas Tecnológicos para Desenvolvimento Multiplataforma (Web, Mobile, Desktop)
- Avaliar Linguagens e Frameworks: Performance, Manutenibilidade e Escalabilidade (Ex: React Native, Flutter, .NET MAUI, PWAs)
- Projetar Arquiteturas de Software Resilientes e Seguras para Ambientes Empresariais
- Utilizar IA e Análise de Dados para Otimizar a Tomada de Decisão na Escolha de Stacks
- Implementar Estratégias de CI/CD e Deploys Contínuos para Soluções Multiplataforma
- Projeto Final: Desenvolver um Plano de Arquitetura Multiplataforma com Justificativa Técnica Detalhada
Projeto Final
Criação de um plano de arquitetura completo para uma aplicação corporativa multiplataforma, incluindo a avaliação de requisitos, a seleção de linguagens e frameworks com justificativa técnica, e um esboço de estratégia de deploy.
Aprenda a criar aplicações robustas e visualmente atraentes para múltiplas plataformas usando Python e o framework Flet. Domine o desenvolvimento de interfaces interativas e prepare suas aplicações para o deploy, construindo soluções completas do zero.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores Python, estudantes de TI e entusiastas que desejam criar aplicações multiplataforma de forma eficiente.
Ao concluir, você será capaz de: Desenvolver aplicações robustas e visualmente atraentes para desktop, web e mobile utilizando o framework Flet e a linguagem Python, dominando desde a criação da interface até o deploy.
6 módulos · 10h · certificado ao final
- Explorando o Flet: Fundamentos, Setup e Primeiros Componentes
- Desenhando Interfaces: Layouts Responsivos e Componentes Avançados do Flet
- Interagindo com Usuários: Gerenciamento de Estados, Eventos e Lógica de Negócio
- Conectando Dados: Persistência Local e Integração com APIs Externas
- Empacotando e Distribuindo: Estratégias de Deploy para Desktop, Web e Mobile
- Projeto Final: Desenvolvendo um Gerenciador de Tarefas Multiplataforma Completo
Projeto Final
Um gerenciador de tarefas completo com funcionalidades de adicionar, editar e remover tarefas, persistência de dados e deploy para desktop, web e mobile.
Aprenda a criar aplicativos móveis híbridos de alta performance com a combinação poderosa de Apache Cordova e Framework7. Domine o ciclo completo de desenvolvimento, desde a codificação da interface até a publicação nas lojas, utilizando ferramentas de IA para otimizar o processo.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores web, mobile e designers de UI/UX que desejam criar aplicativos multiplataforma com tecnologias web e integrar ferramentas de IA para otimização do fluxo de trabalho.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de construir aplicativos móveis híbridos de alta performance e com interface de usuário fluida, utilizando Apache Cordova e Framework7, desde a configuração inicial até a publicação nas lojas de aplicativos.
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Configurar o ambiente de desenvolvimento para Apache Cordova e Framework7.
- Explorar a arquitetura e componentes essenciais do Framework7 para interfaces mobile.
- Integrar Framework7 em um projeto Cordova, adicionando plataformas e plugins.
- Implementar funcionalidades nativas do dispositivo utilizando plugins Cordova.
- Otimizar a performance e a experiência do usuário em aplicativos híbridos.
- Automatizar testes e refatorar código com o apoio de ferramentas de IA para detecção de padrões e otimização.
- Preparar e empacotar o aplicativo para publicação nas lojas de aplicativos (Android e iOS).
- Projeto Final: Desenvolver um aplicativo de gerenciamento de contatos com câmera e geolocalização, otimizado com auxílio de IA.
Projeto Final
Desenvolvimento de um aplicativo de gerenciamento de contatos com Framework7, utilizando plugins Cordova para acesso à câmera e geolocalização, e com testes de otimização assistidos por IA, preparado para deploy.
