Aprenda a transformar suas ideias literárias em projetos técnicos de IA, automatizando etapas da escrita e criando um portfólio profissional. Domine ferramentas como LLMs, RAG e embeddings para potencializar sua criatividade e produtividade.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Escritores, roteiristas, jornalistas, estudantes de letras e profissionais de comunicação que desejam incorporar IA em seus projetos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar autores e criadores de conteúdo a desenvolverem projetos de IA que automatizem etapas da escrita, pesquisa e publicação, gerando portfólio técnico
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA na escrita criativa e técnica
Configurar ambiente de desenvolvimento com Python e LLMs locais
Automatizar pesquisa de referências com RAG e embeddings
Desenvolver assistente de escrita com prompts avançados e few-shot learning
Criar pipeline de revisão automática com LLMs e métricas de qualidade
Otimizar conteúdo para publicação com SEO e IA generativa
Integrar projetos em portfólio técnico com GitHub e documentação automatizada
Projeto Final: Construir um assistente de escrita completo com RAG e deploy
Projeto Final
Um assistente de escrita personalizado com RAG, capaz de auxiliar na pesquisa, redação e revisão de textos, documentado e versionado no GitHub
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Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Autores
módulo de ~90 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Autores.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorar casos de uso de IA na escrita...
Aprenda a transformar sua prática pedagógica com IA, criando materiais personalizados e automatizando tarefas repetitivas. Torne suas aulas mais dinâmicas e eficientes com tecnologia de ponta.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e gestores educacionais que desejam incorporar IA em suas metodologias
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a integrar ferramentas de IA em suas práticas pedagógicas, desde a criação de materiais até a personalização do aprendizado
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de IA generativa e seu impacto na educação
Configurar ambientes de IA para uso pedagógico (Google Gemini, Copilot, etc.)
Criar materiais didáticos interativos com LLMs e ferramentas de automação
Personalizar feedbacks e avaliações com agentes de IA
Desenvolver um assistente pedagógico para apoio em sala de aula
Analisar dados de aprendizagem com dashboards automatizados
Debater ética e privacidade no uso de IA na educação
Projeto Final: Construir um plano de aula completo com suporte de IA e apresentar resultados
Projeto Final
Um plano de aula detalhado, incluindo materiais gerados por IA, um assistente pedagógico configurado para o tema escolhido e um dashboard de acompanhamento de aprendizagem
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Educadores 6.0: IA como Assistente Pedagógico
módulo de ~90 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Educadores 6.0: IA como Assistente Pedagógico.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorar fundamentos de IA generativa e seu...
Aprenda a transformar o processo de peer review com LLMs, reduzindo o tempo de revisão em até 70% e aumentando a objetividade das avaliações. Domine técnicas de prompt engineering e métricas de validação específicas para o contexto científico.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, editores de revistas científicas, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação acadêmica
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores e editores a implementar sistemas de validação científica automatizada com LLMs, reduzindo tempo e viés no peer review
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisar casos de uso de IA em publicações científicas
Configurar LLMs para análise de estrutura de papers
Implementar métricas de coerência e originalidade com Python
Criar prompts especializados para revisão de metodologia
Avaliar resultados com benchmarks acadêmicos
Integrar sistemas de validação com OJS e arXiv
Mitigar alucinações em revisões automatizadas
Projeto Final: Construir um sistema de peer review automatizado para uma revista científica simulada
Projeto Final
Um pipeline completo de validação científica com LLMs, incluindo relatórios de coerência, originalidade e aderência metodológica para um paper real
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Peer Review Automatizado: Validação Científica com LLMs
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Peer Review Automatizado: Validação Científica com LLMs.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Analisar casos de uso de IA em publicações...
Aprenda a transformar o processo de peer review com IA, reduzindo tempo e aumentando a precisão das revisões. Domine técnicas de automação para validar artigos científicos de forma escalável e transparente
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, editores de revistas científicas, acadêmicos e profissionais de TI interessados em automação científica
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores e editores a implementar sistemas de IA para validação, revisão e aprimoramento de artigos científicos, acelerando o processo de peer review com precisão e transparência
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando desafios do peer review tradicional
Configurando LLMs para análise de artigos científicos
Validando metodologia e resultados com IA
Detectando plágio e inconsistências com NLP
Gerando relatórios de revisão automatizados
Integrando IA a plataformas como OJS e ScholarOne
Avaliando vieses e qualidade da revisão com métricas
Projeto Final: Construindo um pipeline de validação científica com IA
Projeto Final
Um pipeline completo de validação científica com IA, capaz de analisar um artigo submetido, gerar relatórios de revisão e sugerir melhorias metodológicas e de escrita
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Validação Científica Turbo: IA para Peer Review
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
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Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Validação Científica Turbo: IA para Peer Review.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorando desafios do peer review tradicional
Este curso transforma princípios teóricos de arquitetura de IA em habilidades práticas para construir sistemas escaláveis e resilientes. Você aprenderá a projetar, implementar e otimizar soluções de IA do zero, com foco em produção e governança.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam liderar projetos de IA em larga escala
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e orquestrar arquiteturas de IA robustas, desde a concepção teórica até o deploy em produção, com foco em escalabilidade, resiliência e governança
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando manifestos técnicos: Da teoria à prática em IA
Desenhando arquiteturas escaláveis para sistemas de IA
Implementando gateways de IA com orquestração de modelos
Construindo pipelines de geração com automação avançada
Orquestrando agentes autônomos com LLMOps e ReAct Loops
Aplicando fallback multiprovider para resiliência em produção
Otimizando latência e custo com técnicas de LLMOps
Projeto Final: Arquitetura completa de um sistema de IA com deploy em cloud
Projeto Final
Arquitetura documentada e implementada de um sistema de IA com agentes autônomos, fallback multiprovider e deploy em cloud, incluindo métricas de desempenho e governança
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Arquiteto de IA: Do Manifesto à Engenharia de Sistemas
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Arquiteto de IA: Do Manifesto à Engenharia de Sistemas.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Analisando manifestos técnicos: Da teoria à...
Aprenda a construir ferramentas de IA personalizadas para otimizar seu fluxo de trabalho como desenvolvedor. Domine automação, debugging inteligente e deploy de soluções escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA e profissionais de TI que desejam integrar IA em seus fluxos de trabalho
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a criar ferramentas de IA para automação de tarefas, debugging, geração de código e deploy
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando frameworks de IA para desenvolvedores (LangChain, LlamaIndex)
Automatizando debugging com LLMs e análise de logs
Construindo assistentes de código com RAG e embeddings
Gerando documentação técnica automaticamente com IA
Implementando pipelines de validação de código com LLMs
Otimizando fluxos de CI/CD com agentes de IA
Deployando ferramentas de IA em ambientes escaláveis
Projeto Final: Construa uma ferramenta de IA para automação de tarefas no seu fluxo de trabalho
Projeto Final
Uma ferramenta de IA funcional (ex: assistente de código, gerador de documentação ou validador de commits) integrada ao fluxo de trabalho do aluno
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Ferramentas de IA para Devs: Do Código à Automação Avançada
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Laboratório + Tutor IA
Aqui você pratica — não só lê.
Cada bloco é editável e roda no seu navegador. Aperte Executar para começar:
# Edite e aperte Executar. Ctrl+Enter também roda.
curso = "Ferramentas de IA para Devs: Do Código à Automação Avançada"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a construir gateways de IA robustos para integrar múltiplos modelos em produção, garantindo alta disponibilidade e eficiência. Domine técnicas de orquestração, fallback e otimização para sistemas escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps 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 modelos, garantir resiliência e otimizar latência em sistemas distribuídos
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a necessidade de gateways para serviços de IA
Comparando soluções: API Gateway vs. Service Mesh vs. Gateway de IA dedicado
Projetando a arquitetura de um gateway de IA resiliente
Implementando fallback multiprovider com LLMs em Python
Otimizando latência com caching e pré-processamento de requisições
Configurando monitoramento e logging para gateways de IA
Escalando gateways com Kubernetes e auto-scaling
Garantindo segurança: autenticação, rate limiting e privacidade de dados
Projeto Final: Construindo um gateway de IA escalável para um chatbot corporativo
Projeto Final
Um gateway de IA funcional, implantado em Kubernetes, capaz de orquestrar chamadas a pelo menos dois provedores de LLMs (ex: OpenAI e Hugging Face), com fallback automático, monitoramento e otimização de custo/latência
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Gateway de IA: Orquestração e Escalabilidade em Produção
módulo de ~80 mincertificado
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Módulo 1 de 9
Aponte a câmera para abrir no celular
Laboratório + Tutor IA
Aqui você pratica — não só lê.
Cada bloco é editável e roda no seu navegador. Aperte Executar para começar:
# Edite e aperte Executar. Ctrl+Enter também roda.
curso = "Gateway de IA: Orquestração e Escalabilidade em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo a necessidade de gateways para...
Aprenda a construir sistemas de IA que nunca param, mesmo com falhas de provedores. Domine técnicas avançadas de fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção. Ideal para profissionais que precisam de soluções robustas e escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em ambientes críticos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar e implementar sistemas de IA com fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os desafios de sistemas de IA em produção
Mapeando provedores de IA e suas características técnicas
Projetando arquiteturas resilientes com fallback multiprovider
Implementando circuit breakers e retry policies para IA
Monitorando latência, custo e qualidade em tempo real
Configurando gateways de IA para orquestração de provedores
Testando cenários de falha e recuperação automática
Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback multiprovider
Projeto Final
Um sistema funcional com fallback entre pelo menos três provedores de IA (ex: OpenAI, Anthropic, Mistral), incluindo monitoramento de latência, custo e qualidade, além de documentação técnica da arquitetura
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Fallback Multiprovider: IA Resiliente em Produção
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Fallback Multiprovider: IA Resiliente em Produção.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Entendendo os desafios de sistemas de IA em...
Aprenda a construir pipelines de geração de conteúdo escaláveis e automatizados com IA, desde a seleção de modelos até o deploy em produção. Ideal para quem busca otimizar fluxos de trabalho com tecnologia de ponta.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação de geração de conteúdo com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e automatizar pipelines de geração de conteúdo utilizando modelos de linguagem e técnicas de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo pipelines de geração: conceitos e aplicações
Selecionando modelos de IA para geração de conteúdo
Configurando ambientes para pipelines de IA com Python
Integrando APIs de LLMs em fluxos automatizados
Otimizando prompts para geração de conteúdo consistente
Implementando fallback e tratamento de erros em pipelines
Automatizando deploy e monitoramento de pipelines
Projeto Final: Construindo um pipeline de geração de conteúdo automatizado
Projeto Final
Pipeline de geração de conteúdo automatizado, integrado a uma API de LLM e com sistema de fallback para garantir continuidade
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Pipelines de Geração com IA: Do Planejamento à Automação
módulo de ~90 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Laboratório + Tutor IA
Aqui você pratica — não só lê.
Cada bloco é editável e roda no seu navegador. Aperte Executar para começar:
# Edite e aperte Executar. Ctrl+Enter também roda.
curso = "Pipelines de Geração com IA: Do Planejamento à Automação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo pipelines de geração: conceitos e...
Aprenda a criar sistemas multiagentes com RAG para revolucionar a produção de artigos científicos, reduzindo tempo de pesquisa e aumentando a precisão das publicações. Domine técnicas avançadas de automação acadêmica com LLMs e bases de dados especializadas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais que desejam automatizar a produção de conteúdo científico com alta precisão
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes com RAG para pesquisa acadêmica, desde a coleta de dados até a submissão de artigos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar arquiteturas multiagentes para pesquisa científica
Configurar ambientes de RAG com bases de dados acadêmicas (arXiv, PubMed, etc.)
Desenvolver agentes especializados em coleta e triagem de referências
Implementar validação cruzada de citações com LLMs
Automatizar a geração de seções de artigos (introdução, metodologia, resultados)
Integrar feedback humano no loop de revisão com agentes
Otimizar prompts para formatação automática de papers (ABNT, APA, IEEE)
Projeto Final: Construir um sistema multiagente RAG para gerar um artigo científico completo
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional capaz de gerar um artigo científico estruturado (PDF + LaTeX) a partir de um tema de pesquisa, com validação de referências e formatação automática
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Multiagentes RAG: Artigos Científicos do Zero ao Paper
módulo de ~90 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Multiagentes RAG: Artigos Científicos do Zero ao Paper.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
