Aprenda a criar sistemas inteligentes de avaliação para modelos de IA, combinando métricas clássicas e LLMs como juízes. Automatize processos e melhore a performance dos seus modelos com técnicas avançadas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que trabalham com modelos de linguagem ou sistemas de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de avaliação automatizada para modelos de IA, utilizando métricas personalizadas e LLMs como juízes
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo os fundamentos da avaliação de modelos de IA
Explorando métricas clássicas e suas limitações
Configurando LLMs como juízes em pipelines de avaliação
Criando métricas personalizadas para casos de uso específicos
Automatizando a coleta e análise de feedback com Python
Integrando sistemas de avaliação em ambientes de produção
Otimizando modelos com base em resultados automatizados
Projeto Final: Construindo um pipeline completo de avaliação automatizada
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, com métricas personalizadas e relatórios gerados automaticamente
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Avaliação de Modelos: Métricas e Automação com LLMs
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Avaliação de Modelos: Métricas e Automação 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a medir e otimizar a qualidade de sistemas de IA com LLMs, desde métricas clássicas até avaliações avançadas em produção. Domine benchmarks e pipelines automatizados para garantir resultados consistentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar, analisar e otimizar métricas de qualidade para modelos de linguagem e sistemas de IA em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas clássicas: Precisão, Recall e F1-Score
Explorando métricas específicas para LLMs: Perplexity e BLEU
Implementando avaliação humana automatizada com LLMs como juízes
Configurando benchmarks personalizados para domínios específicos
Automatizando pipelines de avaliação com Python e frameworks de LLMOps
Analisando trade-offs entre latência, custo e qualidade em produção
Otimizando modelos com base em métricas de qualidade e feedback
Projeto Final: Construindo um sistema de avaliação contínua para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, incluindo métricas personalizadas, benchmarks e relatórios de otimização
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Métricas de Qualidade para Sistemas com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Métricas de Qualidade para Sistemas 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 criar sistemas de avaliação automatizada para LLMs e modelos de IA, garantindo precisão e escalabilidade em produção. Domine métricas avançadas e frameworks modernos para otimizar seus projetos de inteligência artificial.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores que trabalham com LLMs e sistemas de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e otimizar pipelines de avaliação automatizada para modelos de linguagem e sistemas de IA, utilizando frameworks modernos e métricas avançadas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos da avaliação automatizada em IA
Configurar ambientes para avaliação de LLMs com Python
Implementar métricas clássicas e avançadas para LLMs
Automatizar pipelines de avaliação com frameworks como LangChain
Avaliar modelos em cenários de produção com dados reais
Otimizar LLMs com base em métricas automatizadas
Integrar sistemas de avaliação a APIs e microsserviços
Projeto Final: Construir um pipeline completo de avaliação automatizada para um caso de uso real
Projeto Final
Pipeline de avaliação automatizada para um LLM, incluindo métricas personalizadas, integração com API e relatório de otimização
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Avaliação Automatizada: Métricas e LLMs em Ação
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Avaliação Automatizada: Métricas e LLMs em Ação! 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 sistemas inteligentes de avaliação que substituem processos manuais, economizando tempo e aumentando a precisão. Domine técnicas avançadas com LLMs e aplique em projetos reais, desde a definição de métricas até a implementação em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores interessados em automação de avaliações com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e validar sistemas de avaliação automatizada usando LLMs, desde a definição de métricas até o deploy em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo o problema: Por que avaliar automaticamente?
Explorando métricas clássicas e suas limitações
Configurando LLMs para tarefas de avaliação
Projetando métricas personalizadas com Python
Integrando avaliações em pipelines com LangChain
Validando resultados: Benchmarks e testes A/B
Otimizando desempenho e custo em produção
Projeto Final: Construa um sistema de avaliação automatizada para um caso real
Projeto Final
Um sistema funcional de avaliação automatizada, com métricas personalizadas, integrado a uma API e documentado para deploy
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Avaliação Automatizada com LLMs: Do Zero à Métrica
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Avaliação Automatizada com LLMs: Do Zero à Métrica! 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 avaliar e otimizar LLMs com técnicas avançadas de scoring, desde métricas básicas até deploy em produção. Domine ferramentas como Hugging Face e LLMOps para garantir modelos de alto desempenho.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de ML, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de scoring para LLMs, avaliar modelos com métricas personalizadas e otimizar seu desempenho em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas de scoring para LLMs: Precisão, Recall e Beyond
Implementando benchmarks personalizados com Python e Hugging Face
Avaliação de respostas: Métricas semânticas e de coerência
Scoring em tempo real: APIs e integração com sistemas de produção
Otimizando LLMs com feedback de scoring: Fine-tuning e ajustes
Deploy de pipelines de scoring com LLMOps e monitoramento contínuo
Comparando modelos: Técnicas de A/B testing para LLMs
Projeto Final: Construindo um sistema de scoring para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline completo de scoring para um LLM, incluindo métricas personalizadas, integração com API e relatório de otimização
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Scoring de LLMs: Métricas e Otimização em Produção
8 módulos · 12h · certificado
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Aprenda a avaliar LLMs de forma prática e profissional, utilizando métricas avançadas e benchmarks personalizados. Domine técnicas para medir desempenho, segurança e eficiência de modelos, garantindo decisões baseadas em dados para deploy em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais que trabalham com deploy de LLMs em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a avaliar, comparar e otimizar LLMs utilizando frameworks de métricas, benchmarks e técnicas de validação automatizada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas clássicas e modernas para LLMs
Configurando benchmarks com datasets públicos e privados
Avaliar respostas de LLMs com métricas de qualidade e segurança
Automatizando pipelines de avaliação com Python e Hugging Face
Comparando modelos open-source e proprietários em produção
Analisando trade-offs: desempenho vs. custo vs. latência
Criando dashboards de avaliação com Streamlit e Plotly
Projeto Final: Avaliação completa de um LLM para um caso de uso real
Projeto Final
Um relatório técnico detalhado com métricas, benchmarks e recomendações para otimização de um LLM em um cenário de produção, acompanhado de um dashboard interativo para visualização dos resultados
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Avaliação de LLMs: Métricas e Benchmarks na Prática
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Avaliação de LLMs: Métricas e Benchmarks na Prática! 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 agentes autônomos robustos e escaláveis, desde a arquitetura até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas de LLMOps e integração com sistemas legados para criar soluções inteligentes prontas para o mercado.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de software e profissionais de DevOps com experiência em Python e frameworks de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, desenvolver e implantar agentes autônomos em ambientes de produção, utilizando técnicas avançadas de orquestração, LLMOps e integração com sistemas legados
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de agentes autônomos e casos de uso
Configurar ambiente de desenvolvimento com LangChain e LlamaIndex
Projetar loops de raciocínio (ReAct) para agentes inteligentes
Implementar orquestração de múltiplos agentes com LLMOps
Integrar agentes com bancos de dados e APIs externas
Otimizar latência e custo com técnicas de caching e fallback
Garantir segurança e compliance em sistemas multiagentes
Projeto Final: Deploy de um sistema multiagente em cloud com monitoramento
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional implantado em ambiente cloud (AWS/GCP), com documentação técnica, métricas de desempenho e plano de escalabilidade
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Agentes Autônomos: Arquitetura e Deploy em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Agentes Autônomos: Arquitetura e Deploy 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 criar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando o padrão ReAct, e leve suas soluções de IA para o próximo nível com implementações práticas e escaláveis. Ideal para quem quer dominar a orquestração de LLMs em produção.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA e cientistas de dados com experiência em LLMs e Python, que desejam criar sistemas autônomos inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes autônomos usando o padrão ReAct, integrando raciocínio e execução em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configure ambientes para desenvolvimento de agentes autônomos
Projete loops de raciocínio e ação com LLMs
Integre agentes ReAct com bases de dados e APIs externas
Otimize prompts e fluxos para desempenho e precisão
Monitore e depure agentes autônomos em tempo real
Escalone soluções com LLMOps e boas práticas de produção
Projeto Final: Construa um agente ReAct para automação de tarefas complexas
Projeto Final
Um agente autônomo funcional usando o padrão ReAct, capaz de resolver uma tarefa complexa (ex: planejamento de viagens, gestão de projetos ou análise de dados) com integração a APIs externas e deploy em ambiente controlado
Bem-vindo à sua aula de ReAct Loops: Agentes Autônomos em Ação! 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 agentes autônomos capazes de raciocinar e agir em tempo real usando o padrão ReAct. Este curso prático ensina desde os fundamentos até a implementação em produção, com foco em escalabilidade e integração com sistemas reais.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps que desejam aprofundar seus conhecimentos em agentes autônomos e padrões de raciocínio
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes autônomos baseados em ReAct para ambientes de produção, integrando raciocínio e ação com LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configurando o ambiente para desenvolvimento de agentes autônomos
Implementando loops de raciocínio e ação com LLMs
Integrando agentes ReAct com APIs e sistemas externos
Otimizando desempenho e latência de agentes autônomos
Monitorando e avaliando agentes em produção
Escalando agentes ReAct com LLMOps e orquestração
Projeto Final: Construindo um agente autônomo ReAct para um caso real
Projeto Final
Um agente autônomo funcional baseado em ReAct, integrado a um sistema externo (ex: chatbot para suporte técnico, assistente de pesquisa ou automação de tarefas), com documentação e métricas de desempenho
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ReAct Avançado: Agentes Autônomos em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de ReAct Avançado: Agentes Autônomos 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.
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Aprenda a posicionar sua marca no topo das respostas das IAs generativas. Domine as técnicas de GEO para garantir que seu conteúdo seja a fonte primária dos LLMs.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Especialistas em SEO, profissionais de Marketing Digital e Desenvolvedores Web.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar estratégias técnicas de conteúdo e dados para que sites e marcas sejam recomendados por LLMs como ChatGPT, Perplexity e Gemini.
6 módulos · 10h · certificado ao final
Compreender a diferença entre Busca Tradicional (SEO) e Motores Generativos (GEO)
Analisar a indexação e a recuperação de informações via RAG
Otimizar a semântica de conteúdo para reconhecimento de LLMs
Implementar Schema Markup avançado para facilitar a extração de entidades
Validar a visibilidade da marca através de prompts de teste e métricas de citação
Projeto Final: Plano de GEO para um Produto ou Marca
Projeto Final
Auditoria de visibilidade em 3 LLMs diferentes e implementação de melhorias técnicas de conteúdo para aumentar a probabilidade de recomendação.
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GEO: Otimizando a Visibilidade para LLMs
6 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de GEO: Otimizando a Visibilidade 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.
