Aprenda a criar sistemas RAG escaláveis com múltiplos agentes autônomos, combinando busca semântica avançada e geração distribuída. Domine técnicas de orquestração e LLMOps para implementar soluções robustas e eficientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps com experiência em Python e NLP
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas RAG multiagentes usando LLMs, embeddings e orquestração avançada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de RAG e arquiteturas multiagentes
Configurar ambientes de desenvolvimento para LLMs distribuídos
Implementar agentes especializados em busca semântica e geração
Orquestrar comunicação entre agentes com filas e eventos
Aplicar técnicas de fallback e resiliência em sistemas multiagentes
Monitorar e avaliar desempenho com métricas customizadas
Otimizar latência e custo em pipelines distribuídos
Projeto Final: Construir um sistema RAG multiagente para suporte técnico automatizado
Projeto Final
Um sistema RAG multiagente funcional, com documentação técnica e métricas de avaliação, pronto para deploy em ambiente de produção
Bem-vindo à sua aula de RAG Multiagente: Orquestração Avançada 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 projetar prompts poderosos que transformam LLMs em soluções práticas para automação e tomada de decisão. Este curso combina teoria e prática para preparar você a implementar sistemas escaláveis com engenharia de prompts avançada
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de automação que buscam dominar técnicas de prompt para aplicações reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e implementar prompts escaláveis para automação, geração de conteúdo e tomada de decisão com LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos da engenharia de prompts e sua evolução
Dominar técnicas de zero-shot e few-shot para LLMs
Aplicar chain-of-thought e raciocínio estruturado em prompts
Otimizar prompts para redução de custos e latência em produção
Implementar fallback e validação de respostas em sistemas críticos
Integrar prompts com APIs e frameworks (LangChain, LlamaIndex)
Testar e avaliar prompts usando métricas de qualidade e desempenho
Projeto Final: Construir um sistema automatizado com prompts para um caso de uso real
Projeto Final
Um pipeline de automação com LLMs que resolve um problema específico (ex: geração de relatórios, atendimento ao cliente, análise de dados) usando técnicas avançadas de prompt
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Prompt Engineering: Da Teoria à Produção Avançada
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering: Da Teoria à Produção Avançada! 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 dominar técnicas avançadas de prompt engineering para extrair o máximo de LLMs em produção. Construa sistemas escaláveis e precisos com automação e validação integradas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que trabalham com modelos de linguagem em produção
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas como few-shot, chain-of-thought e RAG para melhorar a precisão, consistência e escalabilidade de sistemas baseados em LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos do prompt engineering e seus desafios
Aplicar técnicas de zero-shot e few-shot com exemplos práticos
Implementar chain-of-thought para raciocínio complexo em LLMs
Otimizar prompts com RAG para contexto dinâmico e preciso
Validar e testar prompts com métricas de qualidade e desempenho
Automatizar pipelines de prompt com LLMOps e versionamento
Projetar sistemas de fallback para respostas robustas em produção
Projeto Final: Construir um sistema de atendimento automatizado com 5 técnicas de prompt integradas
Projeto Final
Um sistema de chatbot com prompts otimizados para um caso de uso real (ex: suporte técnico, jurídico ou educacional), incluindo documentação das técnicas aplicadas e métricas de desempenho
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Prompt Engineering: Técnicas Avançadas para LLMs em Produção
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering: Técnicas Avançadas para LLMs 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 dominar técnicas de few-shot learning para criar prompts poderosos que elevam a precisão e adaptabilidade de LLMs. Ideal para quem busca extrair o máximo de modelos de linguagem em projetos reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de prompts, cientistas de dados e profissionais de IA que buscam aprimorar a interação com modelos de linguagem
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar prompts few-shot eficazes para melhorar a precisão e adaptabilidade de LLMs em tarefas específicas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar os fundamentos do few-shot learning e suas aplicações
Analisar casos de uso reais de few-shot em LLMs
Selecionar exemplos eficazes para prompts few-shot
Ajustar a estrutura de prompts para maximizar desempenho
Testar e validar prompts few-shot com métricas quantitativas
Integrar few-shot learning em pipelines de automação com LLMs
Comparar few-shot, zero-shot e fine-tuning em cenários práticos
Projeto Final: Construir um sistema de prompts few-shot para um caso de uso real
Projeto Final
Um conjunto de prompts few-shot otimizados para uma tarefa específica (ex: classificação de texto, geração de código, ou tradução especializada), acompanhado de um relatório de performance e ajustes realizados
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Few-Shot Mastery: Engenharia de Prompts para LLMs
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Few-Shot Mastery: Engenharia de Prompts 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.
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Aprenda a criar prompts poderosos sem depender de exemplos prévios e domine técnicas para extrair o máximo de LLMs em qualquer cenário. Ideal para quem busca eficiência e escalabilidade em projetos de IA.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de prompt, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam dominar técnicas de prompt sem depender de few-shot learning
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar prompts zero-shot otimizados para tarefas complexas, melhorando a precisão e a generalização de respostas em LLMs
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entenda os fundamentos do zero-shot learning e suas aplicações
Analise casos de uso onde zero-shot supera few-shot
Projete prompts claros e não ambíguos para tarefas específicas
Aplique técnicas de decomposição de tarefas em prompts zero-shot
Valide e refine prompts usando métricas de desempenho
Integre prompts zero-shot em pipelines de automação com Python
Compare resultados de zero-shot vs. few-shot em projetos reais
Projeto Final: Construa um sistema de resposta automática usando apenas prompts zero-shot
Projeto Final
Um notebook Python com prompts zero-shot implementados para 3 tarefas distintas (classificação, geração de texto e extração de informações), acompanhado de um relatório de desempenho comparativo
Bem-vindo à sua aula de Prompt Zero-shot: Técnicas Avançadas 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.
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Este curso oferece uma introdução clara e prática à Inteligência Artificial, permitindo que você aplique conceitos de IA no seu dia a dia sem precisar de conhecimentos avançados de programação. Descubra como a IA pode transformar suas atividades e projetos com exemplos reais e ferramentas acessíveis.
Nível: Iniciante
Para quem é: Profissionais de qualquer área, estudantes, empreendedores e curiosos que desejam entender e aplicar IA sem necessidade de programação avançada
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a entender os conceitos básicos de IA, suas aplicações no cotidiano e como utilizar ferramentas de IA para resolver problemas reais em diversas áreas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando o que é Inteligência Artificial e suas aplicações
Conhecendo os principais tipos de IA: Machine Learning, NLP e Visão Computacional
Utilizando ferramentas de IA sem programação: exemplos práticos
Aplicando IA em problemas reais: estudos de caso em diferentes áreas
Desenvolvendo um projeto básico de automação com IA
Analisando ética e responsabilidade no uso da IA
Integrando IA em fluxos de trabalho: dicas e melhores práticas
Projeto Final: Criando uma solução simples de IA para um problema cotidiano
Projeto Final
Uma solução prática utilizando IA para resolver um problema específico do cotidiano, como um chatbot simples, uma ferramenta de automação ou um sistema de recomendação básico
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IA para Todos: Fundamentos e Aplicações Práticas
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de IA para Todos: Fundamentos e Aplicações Práticas! 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 conceitos de numerologia em análises baseadas em dados e IA, criando soluções práticas para decisões pessoais e profissionais. Domine ferramentas como Python, Power BI e IA generativa para automatizar e escalar suas análises.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de análise de dados, entusiastas de numerologia, coaches e gestores interessados em insights baseados em dados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a usar ferramentas de IA e análise de dados para interpretar significados numéricos e aplicá-los em decisões estratégicas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da numerologia e sua conexão com dados
Configurando o ambiente Python para análise de padrões numéricos
Coletando e preparando dados numéricos para análise com IA
Aplicando algoritmos de machine learning para identificar padrões
Criando visualizações interativas com Power BI e Tableau
Automatizando relatórios de numerologia com IA generativa
Desenvolvendo um sistema de recomendação baseado em numerologia
Projeto Final: Dashboard de Numerologia com IA para Tomada de Decisão
Projeto Final
Um dashboard interativo que analisa dados numéricos pessoais ou profissionais e gera insights baseados em numerologia, utilizando IA para personalização
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Numerologia Digital: Dados e IA para Decisões
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Numerologia Digital: Dados e IA para Decisões! 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 a busca de documentos em uma experiência inteligente e contextualizada, usando RAG e embeddings avançados. Domine técnicas para implementar soluções escaláveis e precisas, ideais para aplicações empresariais e técnicas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam implementar soluções de busca inteligente em seus projetos ou empresas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir sistemas de busca de documentos altamente precisos e contextualizados, integrando RAG, embeddings e LLMs para aplicações empresariais e técnicas
9 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da busca semântica e RAG
Configurando ambientes de desenvolvimento para RAG com Python
Criando embeddings personalizados para documentos técnicos
Implementando pipelines de busca com LlamaIndex e LangChain
Otimizando consultas com técnicas de reranking e filtragem
Integrando LLMs para geração de respostas contextualizadas
Avaliar métricas de desempenho e precisão em sistemas de busca
Deployando soluções de RAG em cloud com escalabilidade
Projeto Final: Construindo um sistema de busca inteligente para documentos jurídicos ou técnicos
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente para documentos, com interface de consulta, embeddings personalizados e integração com LLM para respostas contextualizadas, deployado em ambiente cloud
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Busca de Documentos com RAG Avançado
9 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Busca de Documentos com RAG Avançado! 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 sistemas de busca tradicionais em soluções inteligentes com IA, dominando desde algoritmos clássicos até arquiteturas avançadas de RAG. Torne-se capaz de implementar e otimizar buscas semânticas para aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de TI interessados em otimizar sistemas de busca e recuperação de informações
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca inteligentes, desde métodos clássicos até arquiteturas avançadas de RAG (Retrieval-Augmented Generation)
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F aos motores de busca modernos
Implementar busca binária e algoritmos de indexação clássicos em Python
Criar embeddings com Sentence Transformers para busca semântica
Configurar bancos de dados vetoriais para armazenamento e recuperação eficiente
Desenvolver um pipeline básico de RAG com LLMs e bases de conhecimento
Avaliar a performance da busca com métricas como precisão, recall e MRR
Otimizar sistemas de busca com técnicas de reranking e fallback
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente com RAG e deploy em nuvem
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente com RAG, capaz de recuperar informações de uma base de documentos e gerar respostas contextualizadas, implantado em um ambiente cloud
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Da Busca Binária ao RAG: Evolução da Busca com IA
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Da Busca Binária ao RAG: Evolução da Busca 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a criar ferramentas de IA que transformam o dia a dia de desenvolvedores, automatizando tarefas repetitivas e acelerando a entrega de software. Domine técnicas de integração, otimização e deploy para levar suas soluções ao próximo nível.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de TI que desejam incorporar IA em suas ferramentas e processos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a construir, integrar e implantar ferramentas de IA que automatizem tarefas repetitivas, melhorem a produtividade e acelerem o desenvolvimento de software
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA para desenvolvedores
Configurar ambientes de desenvolvimento para IA com Python e LLMs
Automatizar revisão de código com LLMs e análise semântica
Integrar agentes de IA para debugging e sugestões de otimização
Construir pipelines de CI/CD com validação automatizada por IA
Implementar fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade
Otimizar latência e custos em ferramentas de IA com LLMOps
Projeto Final: Construir e implantar uma ferramenta de IA para automação de tarefas de desenvolvimento
Projeto Final
Uma ferramenta de IA personalizada que automatiza tarefas como revisão de código, geração de documentação ou sugestões de otimização, implantada em um ambiente de produção
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Ferramentas de IA para Devs: Do Código ao Deploy
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Ferramentas de IA para Devs: Do Código 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
