Aprenda a construir um chatbot inteligente que combina busca semântica e geração de texto para respostas precisas e contextualizadas. Domine frameworks como LlamaIndex e LangChain para criar soluções escaláveis e prontas para produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA e entusiastas de NLP que desejam criar soluções conversacionais avançadas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenvolver um chatbot pessoal com RAG, integrando bases de conhecimento personalizadas e deploy em produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo RAG: Da teoria à arquitetura prática
Configurando o ambiente: LlamaIndex, LangChain e dependências
Preparando dados: Limpeza, chunking e embeddings para RAG
Construindo o pipeline de busca semântica com vetores
Integrando LLMs: Prompt engineering para respostas precisas
Personalizando o chatbot: Adicionando contexto e memória
Otimizando desempenho: Latência, custo e escalabilidade
Deploy em produção: Hospedagem e monitoramento do chatbot
Projeto Final: Chatbot pessoal com RAG e base de conhecimento customizada
Projeto Final
Um chatbot pessoal funcional com RAG, integrado a uma base de conhecimento personalizada e deploy em ambiente cloud (ex: Hugging Face, AWS ou Vercel)
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RAG na Prática: Chatbot Pessoal com LlamaIndex e LangChain
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG na Prática: Chatbot Pessoal com LlamaIndex e LangChain! 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 os limites dos LLMs e implemente soluções otimizadas com Regex, NER e busca clássica para casos onde precisão, performance e custo são críticos. Construa pipelines reais que superam modelos de linguagem em tarefas específicas de processamento de texto
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e cientistas de dados que trabalham com processamento de texto e sistemas de busca
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de identificar quando usar Regex, NER ou busca clássica em vez de LLMs, implementando soluções otimizadas para extração de entidades, precisão e performance
8 módulos · 10h · certificado ao final
Analisando cenários: Quando LLMs falham em tarefas de texto
Dominando Regex: Padrões avançados para extração de dados estruturados
Implementando NER com spaCy: Precisão e customização de entidades
Construindo sistemas de busca clássica com Elasticsearch
Comparando performance: Regex vs NER vs LLMs em benchmarks reais
Integrando técnicas híbridas: Combinação de Regex, NER e LLMs
Otimizando pipelines: Redução de latência e custo em produção
Projeto Final: Construindo um sistema de extração de entidades para documentos jurídicos
Projeto Final
Um pipeline completo de extração de entidades (nomes, datas, valores) em documentos jurídicos, usando Regex para dados estruturados, NER para entidades customizadas e busca clássica para recuperação de informações, com relatório de performance comparando com LLMs
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Regex, NER e Busca Clássica: Quando LLMs Não Bastam
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Regex, NER e Busca Clássica: Quando LLMs Não Bastam! 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 e implantar embeddings poderosos para aplicações de IA, desde a teoria até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas de busca semântica e integração com LLMs para sistemas inteligentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores Python, cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam aprofundar conhecimentos em embeddings
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em sistemas de busca semântica, recomendação e NLP
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo embeddings: conceitos e aplicações práticas
Configurando o ambiente Python para embeddings
Gerando embeddings com modelos pré-treinados (Sentence Transformers, Word2Vec)
Otimizando embeddings para casos de uso específicos
Implementando busca semântica com FAISS e Annoy
Integrando embeddings em pipelines de RAG e LLMs
Avaliando a qualidade de embeddings com métricas de similaridade
Deploy de embeddings em produção com FastAPI e Docker
Projeto Final: Construa um sistema de recomendação com embeddings e deploy na nuvem
Projeto Final
Um sistema de recomendação ou busca semântica funcional, implantado em um ambiente cloud (AWS/GCP) com documentação técnica
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Embeddings com Python: Da Teoria ao Deploy Prático
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Embeddings com Python: Da Teoria ao Deploy Prático! 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 no GitHub com automação e IA, reduzindo erros e acelerando entregas. Domine GitHub Actions, CI/CD e integrações inteligentes para otimizar seus projetos de desenvolvimento.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, DevOps, estudantes de TI e profissionais que desejam otimizar seus fluxos de trabalho com GitHub e IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a automatizar workflows, implementar CI/CD avançado e utilizar IA para otimizar repositórios e colaboração no GitHub
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando o ecossistema GitHub: Repositórios, Issues e Projects
Automatizando tarefas com GitHub Actions: Do básico ao avançado
Configurando pipelines de CI/CD com IA para testes e deploy
Integrando LLMs para revisão automática de código e debugging
Otimizando repositórios com automação e boas práticas de versionamento
Usando IA para análise de pull requests e gestão de issues
Implementando segurança e compliance com automação no GitHub
Projeto Final: Construindo um pipeline de CI/CD inteligente com IA
Projeto Final
Um pipeline de CI/CD completo no GitHub, utilizando GitHub Actions e IA para automação de testes, revisão de código e deploy, documentado e pronto para uso em produção
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GitHub Turbo: Automação e IA no Fluxo Dev
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de GitHub Turbo: Automação e IA no Fluxo Dev! 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 modelos de linguagem em ferramentas poderosas para gerar código de alta qualidade. Domine técnicas de prompt engineering e automação para acelerar o desenvolvimento de software.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e profissionais de TI que desejam automatizar a geração de código com inteligência artificial
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar e implementar geradores de código personalizados usando LLMs, desde a engenharia de prompts até a integração em pipelines de desenvolvimento
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando modelos de LLMs para geração de código
Dominando prompts para gerar código funcional e otimizado
Integrando LLMs com IDEs e ferramentas de desenvolvimento
Automatizando testes e validação de código gerado por IA
Criando pipelines de CI/CD para deploy de geradores de código
Personalizando geradores para frameworks específicos (React, Django, etc.)
Avaliando métricas de qualidade e eficiência do código gerado
Projeto Final: Construa e deploye seu próprio gerador de código com LLM
Projeto Final
Um gerador de código funcional para um framework ou linguagem específica, integrado a um pipeline de CI/CD e documentado para uso em produção
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Geradores de Código com LLMs: Do Prompt ao Deploy
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Geradores de Código com LLMs: Do Prompt 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.
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Transforme erros incompreensíveis em soluções rápidas utilizando o poder das IAs generativas. Aumente sua produtividade eliminando horas de busca manual em fóruns e documentações.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores iniciantes e estudantes de TI que enfrentam dificuldades com mensagens de erro
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o desenvolvedor a utilizar IA para interpretar stack traces e corrigir bugs de forma acelerada
6 módulos · 10h · certificado ao final
Analisar a anatomia de logs e mensagens de erro
Estruturar prompts para tradução de stack traces
Integrar IAs ao terminal e IDEs para correção em tempo real
Validar sugestões da IA para evitar alucinações técnicas
Automatizar a documentação de erros recorrentes
Projeto Final: Sistema de Triagem de Erros com LLM
Projeto Final
Criação de um workflow (ou agente simples) que recebe um erro do sistema, traduz a causa raiz e sugere o código corrigido
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Debugging com IA: Tradução e Correção de Erros
6 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Debugging com IA: Tradução e Correção de Erros! 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 seu fluxo de trabalho com ferramentas de IA e automação, reduzindo tarefas manuais e aumentando a eficiência. Domine técnicas para integrar IA em todas as etapas do desenvolvimento, desde a escrita de código até o deploy.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e tech leads que buscam otimizar seus processos com automação e IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a automatizar tarefas repetitivas, integrar IA em seus workflows e aumentar a produtividade com ferramentas modernas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para devs: GitHub Copilot, Tabnine e Codeium
Automatizando tarefas com GitHub Actions e IA: do commit ao deploy
Integrando LLMs em IDEs: VS Code, JetBrains e plugins inteligentes
Debugging e otimização de código com IA: ferramentas e técnicas avançadas
Gerando documentação técnica automaticamente com IA
Criando assistentes de IA para suporte no desenvolvimento: prompts e automação
Orquestrando pipelines de CI/CD com IA: testes, builds e deploys inteligentes
Projeto Final: Construa um fluxo de trabalho automatizado com IA para um projeto real
Projeto Final
Um pipeline de CI/CD automatizado com integração de IA para um projeto de software, incluindo geração de documentação, debugging assistido por IA e deploy otimizado
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Ferramentas Devs Turbo: Automação e IA no Fluxo de Trabalho
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Ferramentas Devs Turbo: Automação e IA no Fluxo de Trabalho! 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 escolher e implementar ferramentas de IA em projetos reais, desde a configuração até o deploy. Domine automação, métricas e boas práticas para escalar soluções inteligentes com confiança.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, gestores de TI e profissionais que desejam integrar IA em seus projetos ou negócios
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a selecionar, configurar e implantar ferramentas de IA para automação, análise e geração de valor em diferentes contextos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando o ecossistema de ferramentas de IA: LLMs, RAG e agentes
Configurando ambientes para desenvolvimento com IA (Python, APIs e SDKs)
Integrando LLMs em aplicações: da API ao deploy local
Automatizando tarefas com agentes de IA e workflows
Avaliando desempenho e custo: métricas para ferramentas de IA
Otimizando prompts e fluxos para produção
Implementando fallback e resiliência em sistemas de IA
Projeto Final: Construindo uma solução de IA do zero ao deploy
Projeto Final
Uma aplicação funcional que utilize pelo menos duas ferramentas de IA (ex: LLM + RAG) para resolver um problema real, com documentação técnica e deploy em ambiente cloud
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Ferramentas de IA: Do Zero ao Deploy Prático
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Ferramentas de IA: Do Zero ao Deploy Prático! 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 processos científicos manuais em fluxos automatizados com agentes de IA. Domine técnicas de integração de LLMs, análise de dados e deploy para acelerar pesquisas e reduzir erros humanos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de laboratórios que desejam automatizar processos científicos com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e deployar agentes autônomos que auxiliem em tarefas científicas, como análise de dados, revisão de literatura e simulações
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de agentes científicos em laboratórios
Configurar ambientes de desenvolvimento para agentes autônomos
Integrar LLMs para análise de artigos e geração de insights
Automatizar coleta e processamento de dados experimentais com Python
Desenvolver agentes para simulações e validação de hipóteses
Implementar fallback e validação científica em agentes
Deployar agentes em ambientes de nuvem ou edge computing
Projeto Final: Construir um agente científico para um caso real de pesquisa
Projeto Final
Um agente autônomo capaz de analisar artigos científicos, extrair dados relevantes e gerar relatórios de revisão de literatura ou validação de hipóteses
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Agentes Científicos Autônomos: Do Laboratório ao Código
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Agentes Científicos Autônomos: Do Laboratório 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a criar sistemas inteligentes onde múltiplos agentes colaboram para resolver problemas complexos, desde a modelagem até a implementação prática. Domine técnicas avançadas de IA para automação distribuída e escalável.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software, cientistas de dados e profissionais de IA interessados em automação colaborativa e sistemas distribuídos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes usando frameworks modernos e técnicas de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando fundamentos de sistemas multiagentes e casos de uso
Configurando o ambiente de desenvolvimento com Python e frameworks especializados
Projetando agentes autônomos com objetivos e comportamentos específicos
Implementando protocolos de comunicação entre agentes (FIPA, ACL)
Aplicando algoritmos de negociação e coordenação em sistemas distribuídos
Integrando LLMs para tomada de decisão inteligente em agentes
Otimizando desempenho e escalabilidade em ambientes de produção
Projeto Final: Construindo um sistema multiagente para automação de processos empresariais
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional para automação de um processo empresarial (ex: logística, atendimento ao cliente ou gestão de recursos), com documentação técnica e deploy em ambiente simulado
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Sistemas Multiagentes: Do Código à Automação Colaborativa
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Sistemas Multiagentes: Do Código à Automação Colaborativa! 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.
