Aprenda a medir e validar o desempenho de modelos de linguagem em produção, utilizando métricas avançadas e automação. Torne-se capaz de identificar falhas, otimizar respostas e garantir a qualidade de LLMs em aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps que desejam validar e otimizar modelos de linguagem em ambientes reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de avaliação automatizada para LLMs, utilizando métricas clássicas e modernas, além de frameworks como LangChain e LlamaIndex
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda os desafios de avaliar LLMs: por que acurácia não é suficiente
Explore métricas clássicas e modernas: BLEU, ROUGE, perplexidade e human evaluation
Configure ambientes de avaliação com LangChain e LlamaIndex
Crie datasets de teste para cenários específicos (RAG, chatbots, tradução, etc.)
Implemente pipelines de avaliação automatizada com Python e APIs
Analise resultados e identifique vieses e falhas em LLMs
Otimize modelos com base em métricas e feedback contínuo
Projeto Final: Construa um sistema de avaliação automatizada para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, com relatórios de métricas, análise de vieses e sugestões de otimização, implementado em Python e integrado a um framework como LangChain ou LlamaIndex
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Métricas de LLMs: Do Zero à Avaliação Automatizada
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Métricas de LLMs: Do Zero à Avaliação Automatizada! 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 bots de conversação inteligentes que utilizam LLMs e RAG para oferecer respostas precisas e contextualizadas. Domine técnicas de engenharia de prompts e deploy para transformar suas ideias em soluções práticas e escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, profissionais de TI e entusiastas que desejam criar soluções conversacionais avançadas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar bots de conversação inteligentes usando LLMs, RAG e boas práticas de engenharia de prompts
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura de bots de conversação com LLMs
Configurando ambientes de desenvolvimento para bots com Python
Integrando LLMs com APIs e bases de dados estruturadas
Aplicando RAG para enriquecer respostas com contexto personalizado
Otimizando prompts para respostas mais precisas e naturais
Implementando fallback e tratamento de erros em bots
Realizando deploy de bots em cloud com escalabilidade
Projeto Final: Construindo um bot de conversação completo com RAG e LLMs
Projeto Final
Um bot de conversação funcional, integrado a uma base de dados personalizada, com RAG implementado e deploy em ambiente de produção
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Construindo Bots de Conversação com LLMs e RAG
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Construindo Bots de Conversação com LLMs e 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.
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Aprenda a construir pipelines inteligentes de geração de conteúdo ou dados usando LLMs, desde a orquestração até a integração com sistemas existentes. Domine técnicas para escalar e otimizar fluxos automatizados com alta disponibilidade.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de IA e analistas de automação que desejam criar soluções de geração automatizada para produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar pipelines de geração de conteúdo ou dados usando LLMs, com foco em automação e integração com sistemas existentes
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso para automação de geração com LLMs
Configurar ambientes de desenvolvimento para pipelines de IA
Orquestrar LLMs com LangChain e LlamaIndex para fluxos automatizados
Integrar pipelines com bancos de dados e APIs externas
Implementar fallback multiprovider para alta disponibilidade
Validar e filtrar saídas de LLMs com métricas automatizadas
Otimizar custos e latência em pipelines de geração
Projeto Final: Construir um pipeline de geração automatizada para um caso real
Projeto Final
Um pipeline de geração automatizada funcional, integrado a uma base de dados ou API, com fallback e validação de qualidade implementados
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Automação de Geração: Pipelines Inteligentes com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Automação de Geração: Pipelines Inteligentes 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 construir chatbots avançados que combinam LLMs e RAG para respostas precisas e contextuais. Domine técnicas de deploy e otimização para sistemas escaláveis e eficientes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, analistas de dados e profissionais de TI interessados em chatbots e automação conversacional
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar chatbots inteligentes utilizando LLMs, RAG e boas práticas de engenharia de prompts
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar arquiteturas de chatbots com LLMs e RAG
Configurar ambientes de desenvolvimento com LangChain e LlamaIndex
Implementar RAG híbrido para busca semântica e clássica
Aplicar técnicas de ReAct para agentes autônomos de raciocínio
Otimizar prompts com few-shot e zero-shot learning
Integrar chatbots a APIs e sistemas legados
Monitorar desempenho com métricas de latência e qualidade
Projeto Final: Construir e implantar um chatbot inteligente com RAG e LLMs
Projeto Final
Um chatbot inteligente implantado em ambiente de produção, com RAG, integração a APIs e métricas de avaliação
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Chatbots Inteligentes: Do RAG ao Deploy com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Chatbots Inteligentes: Do RAG ao Deploy 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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Domine a arte de levar código do desenvolvimento para a produção com a máxima eficiência. Aprenda a integrar IA em cada etapa do ciclo de vida do software para eliminar gargalos e erros manuais.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de DevOps e profissionais de infraestrutura
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de criar e gerenciar pipelines de entrega contínua que utilizam IA para testes automáticos, análise de código e deploy resiliente
7 módulos · 12h · certificado ao final
Mapear o fluxo de entrega contínua moderno
Configurar esteiras de CI/CD com integração de LLMs
Automatizar testes unitários e integrados usando agentes de IA
Implementar análise estática de código com ferramentas preditivas
Otimizar o deploy com estratégias de Blue-Green e Canary
Monitorar a saúde da produção com observabilidade inteligente
Projeto Final: Construção de uma Pipeline Autônoma de Ponta a Ponta
Projeto Final
Criação de um pipeline completo no GitHub Actions ou GitLab CI que utiliza IA para validar commits, sugerir correções de bugs e realizar o deploy automatizado em ambiente de nuvem
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Pipeline de Produção Inteligente: Automação com IA
7 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Pipeline de Produção Inteligente: Automação 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 criar agentes autônomos que resolvem problemas complexos em produção, desde a arquitetura até a escalabilidade com LLMOps. Domine técnicas para reduzir custos e garantir alta disponibilidade em sistemas críticos.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de software e profissionais de DevOps que desejam dominar a criação de agentes autônomos em ambientes corporativos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes autônomos com foco em produção, monitoramento e otimização de custos
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo arquiteturas de agentes autônomos e casos de uso
Configurando ambientes de desenvolvimento para LLMs e agentes
Projetando loops de raciocínio (ReAct) para agentes especializados
Orquestrando múltiplos agentes com LangChain e LlamaIndex
Implementando LLMOps: versionamento, monitoramento e fallback
Otimizando custos e latência com técnicas de caching e batching
Validando e testando agentes com métricas automatizadas
Integrando agentes com sistemas externos via APIs e webhooks
Projeto Final: Construindo um sistema multiagente escalável com LLMOps
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional com orquestração, monitoramento e documentação técnica, pronto para deploy em ambiente corporativo
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Agentes Autônomos: Orquestração e Escalabilidade com LLMOps
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Agentes Autônomos: Orquestração e Escalabilidade com LLMOps! 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 agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando o padrão ReAct. Domine técnicas avançadas para integrar LLMs com sistemas externos e escalar suas soluções em produção. Ideal para quem quer levar a automação inteligente para o próximo nível.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA e arquitetos de sistemas que desejam criar agentes autônomos com raciocínio e ação integrados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes de IA usando o padrão ReAct em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configurando o ambiente para desenvolvimento de agentes
Implementando loops de raciocínio e ação com LLMs
Integrando agentes ReAct com APIs e bancos de dados
Otimizando prompts e fluxos para desempenho
Testando e validando agentes em cenários reais
Deploy de agentes ReAct em produção com LLMOps
Projeto Final: Construindo um agente ReAct para automação de tarefas complexas
Projeto Final
Um agente ReAct funcional, integrado a uma API externa, capaz de resolver uma tarefa complexa (ex: planejamento de viagens, análise de documentos jurídicos ou automação de workflows empresariais)
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ReAct Pattern: Agentes de Raciocínio em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de ReAct Pattern: Agentes de Raciocínio 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 criar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando LLMs, desde a teoria até o deploy em produção. Domine o padrão ReAct para resolver problemas reais com inteligência artificial.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de automação que desejam criar sistemas autônomos inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e deployar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando LLMs em cenários práticos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo o padrão ReAct: Raciocínio + Ação
Configurando o ambiente para agentes com LLMs
Projetando loops de raciocínio para tarefas específicas
Integrando LLMs com APIs e ferramentas externas
Otimizando prompts para loops eficientes
Implementando fallback e tratamento de erros
Monitorando e avaliando agentes em produção
Projeto Final: Construindo um agente autônomo para automação de processos
Projeto Final
Um agente autônomo que resolve tarefas complexas (ex: pesquisa e compilação de dados, tomada de decisão automatizada) usando ReAct, com deploy em ambiente controlado
Bem-vindo à sua aula de ReAct Loops: Agentes Autônomos 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 criar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando LLMs e o padrão ReAct. Domine técnicas para integrar IA com ferramentas externas e automatizar tarefas complexas com eficiência.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação avançada com LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando LLMs, aplicando o padrão ReAct em cenários reais
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configurando o ambiente para agentes autônomos com LLMs
Projetando loops de raciocínio e ação para agentes
Integrando LLMs com APIs externas para ações concretas
Implementando memória e contexto em agentes ReAct
Avaliação e métricas para agentes autônomos
Otimizando agentes ReAct: Latência, custo e precisão
Projeto Final: Construindo um agente ReAct para automação de tarefas complexas
Projeto Final
Um agente autônomo funcional que resolve uma tarefa complexa (ex: pesquisa e síntese de informações, automação de workflows) usando o padrão ReAct, com deploy em ambiente controlado
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ReAct na Prática: Agentes Autônomos com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de ReAct na Prática: Agentes Autônomos 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 eliminar o trabalho manual de digitação e organização de dados. Transforme qualquer texto bagunçado em informações prontas para análise com o poder da IA.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Analistas de dados, desenvolvedores e engenheiros de software.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de criar pipelines que convertem textos brutos em JSON, CSV ou tabelas SQL automaticamente.
7 módulos · 10h · certificado ao final
Compreender a diferença entre dados estruturados e não estruturados
Modelar esquemas de dados eficientes para extração
Implementar prompts de estruturação com Pydantic e LLMs
Desenvolver scripts Python para conversão de texto em JSON
Validar a integridade de dados gerados por IA
Otimizar a performance de processamento em lote (batch processing)
Projeto Final: Pipeline Automática de Estruturação de Documentos
Projeto Final
Um sistema que recebe PDFs ou e-mails diversos e os transforma em um banco de dados SQL estruturado.
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Dados Estruturados com IA na Prática
7 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Dados Estruturados com IA 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
