Aprenda a combinar modelos grandes e rápidos para criar sistemas RAG de alta performance e baixo custo. Domine técnicas de fallback, otimização de embeddings e monitoramento em produção para entregar soluções escaláveis e resilientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps que buscam otimizar pipelines de RAG
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e otimizar sistemas RAG híbridos que combinam modelos grandes (precisão) e rápidos (latência) em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os trade-offs: Precisão vs. Latência em RAG
Selecionando modelos grandes e rápidos para cenários específicos
Configurando pipelines híbridos com LangChain e LlamaIndex
Implementando fallback inteligente entre modelos
Otimizando embeddings para performance em sistemas híbridos
Monitorando métricas de custo, latência e qualidade em produção
Escalando RAG híbrido com LLMOps e orquestração
Projeto Final: Deploy de um sistema RAG híbrido com monitoramento em tempo real
Projeto Final
Um sistema RAG híbrido funcional com dois modelos (grande e rápido), fallback automático, monitoramento de métricas e deploy em ambiente cloud (AWS/GCP)
◎
RAG Híbrido Turbo: Modelos Grandes + Rápidos em Produção
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 RAG Híbrido Turbo: Modelos Grandes + Rápidos em Produção.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a construir sistemas RAG do zero, integrando busca vetorial e LLMs para criar soluções inteligentes e escaláveis. Domine as melhores práticas de deploy e otimização para produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções RAG robustas e escaláveis
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar sistemas RAG completos, desde a ingestão de dados até a integração com LLMs e deploy em ambientes de produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
Configure ambientes de desenvolvimento para RAG com LangChain e LlamaIndex
Processe e prepare dados para sistemas RAG com técnicas de chunking e embeddings
Implemente busca vetorial com FAISS e Pinecone para RAG
Integre LLMs com sistemas de busca para geração de respostas contextuais
Otimize prompts e parâmetros para melhorar a qualidade das respostas
Monitore e avalie métricas de desempenho em sistemas RAG
Realize deploy de sistemas RAG em cloud com Docker e Kubernetes
Projeto Final: Construa e implante um chatbot RAG completo com dados personalizados
Projeto Final
Um chatbot RAG funcional, implantado em ambiente de produção, com dados personalizados, métricas de avaliação e documentação técnica
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RAG do Código ao Deploy: Implementação Completa
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 = "RAG do Código ao Deploy: Implementação Completa"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entenda a arquitetura RAG e seus componentes...
Aprenda a criar prompts poderosos que extraem o máximo de LLMs, desde técnicas básicas até estratégias avançadas de few-shot. Construa projetos reais com deploy e avaliação de performance para aplicar em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de ML e profissionais de IA que desejam dominar a criação de prompts eficazes para LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e otimizar prompts desde o zero-shot até o few-shot, aplicando técnicas de avaliação e deploy em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos de prompt engineering e sua importância para LLMs
Dominar técnicas de zero-shot prompting com exemplos práticos em Python
Aplicar few-shot prompting para melhorar a precisão e consistência de respostas
Avaliar prompts usando métricas como ROUGE, BLEU e feedback humano
Otimizar prompts com técnicas de refinamento iterativo e A/B testing
Implementar pipelines de prompts com LangChain e LlamaIndex para produção
Criar sistemas de fallback e validação para prompts em ambientes críticos
Projeto Final: Construir e deployar um sistema de prompts otimizados para um caso de uso real
Projeto Final
Um sistema de prompts otimizados para um caso de uso específico (ex: chatbot jurídico, assistente de saúde, ou gerador de conteúdo), com deploy usando LangChain e métricas de avaliação implementadas
◎
Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com Projetos Reais
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 Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com Projetos Reais.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a construir soluções de extração e busca de dados com precisão cirúrgica, onde modelos de linguagem não são a melhor opção. Ideal para sistemas que exigem performance, baixo custo e alta confiabilidade.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, analistas de NLP e profissionais que trabalham com processamento de texto e busca em sistemas legados ou de alta performance
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar soluções de alta precisão para extração e busca de dados usando Regex, NER e algoritmos clássicos, identificando cenários onde LLMs não são necessários ou eficientes
8 módulos · 10h · certificado ao final
Analisando cenários: Quando LLMs falham e alternativas clássicas brilham
Dominando Regex: Padrões avançados para extração de dados estruturados
Implementando NER com spaCy: Reconhecimento de entidades sem LLMs
Construindo pipelines de busca clássica: Do algoritmo à API
Otimizando performance: Latência e custo em sistemas de busca
Integrando soluções híbridas: Regex + NER + LLMs em produção
Avaliando resultados: Métricas de precisão e recall em extração de dados
Projeto Final: Pipeline de extração e busca para um sistema legado
Projeto Final
Desenvolvimento de um pipeline completo de extração e busca de dados para um sistema de faturas ou documentos técnicos, utilizando Regex, NER e algoritmos clássicos, com documentação de métricas de performance e comparação com abordagens baseadas em LLMs
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Precisão em Dados: Regex, NER e Busca Clássica sem LLMs
módulo de ~75 mincertificado
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Módulo 1 de 8
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Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Precisão em Dados: Regex, NER e Busca Clássica sem 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: Analisando cenários: Quando LLMs falham e...
Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender contexto e significado. Domine técnicas avançadas de RAG e implemente soluções práticas para otimizar a recuperação de informações em qualquer aplicação.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em otimizar buscas e sistemas de informação
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca semântica e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para aplicações práticas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F ao RAG
Implementar regex e NER para extração de dados clássica
Criar embeddings com Python para busca semântica
Configurar pipelines RAG com LangChain e LlamaIndex
Avaliar métricas de desempenho em sistemas de busca
Otimizar latência e relevância em buscas inteligentes
Integrar LLMs para geração de respostas contextuais
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente com RAG e deploy
Projeto Final
Um sistema de busca semântica funcional, com RAG, capaz de responder perguntas complexas a partir de um conjunto de dados personalizado, implementado em produção
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Da Busca Simples à Inteligência Semântica: Do Ctrl+F ao RAG Avançado
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 = "Da Busca Simples à Inteligência Semântica: Do Ctrl+F ao RAG Avançado"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F ao RAG
Aprenda a transformar suas obras ou ideias em projetos práticos de IA, criando soluções interativas como chatbots e assistentes de pesquisa. Ideal para criadores de conteúdo que querem inovar e ampliar seu portfólio com tecnologia.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Escritores, jornalistas, estudantes de comunicação, blogueiros e criadores de conteúdo que desejam incorporar IA em seus projetos para ampliar seu portfólio e oportunidades profissionais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar escritores, jornalistas e criadores de conteúdo a desenvolverem projetos de IA que transformem suas obras ou ideias em soluções tecnológicas demonstráveis, como chatbots, assistentes de pesquisa ou geradores de conteúdo automatizado
9 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando casos de uso: Como IA pode transformar livros e textos em projetos interativos
Selecionando sua obra ou ideia: Do conceito ao escopo técnico para IA
Configurando ambientes: Ferramentas de IA para criadores de conteúdo (LlamaIndex, LangChain, APIs)
Treinando modelos: Como usar RAG para alimentar IA com seu conteúdo exclusivo
Desenvolvendo chatbots literários: Interação inteligente com leitores usando LLMs
Automatizando pesquisas: Assistentes de IA para jornalistas e escritores
Gerando conteúdo derivado: IA para resumos, análises e adaptações de textos
Deploy do projeto: Publicando seu assistente de IA ou chatbot em plataformas acessíveis
Projeto Final: Construa um assistente de IA personalizado para seu livro ou conteúdo
Projeto Final
Um assistente de IA funcional (chatbot ou RAG) baseado em um livro, artigo ou ideia do aluno, publicado em uma plataforma de fácil acesso (ex: Hugging Face, Streamlit) e documentado em um repositório GitHub com README técnico
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Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Criadores de Conteúdo
módulo de ~67 mincertificado
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Módulo 1 de 9
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Do Livro ao Portfólio: Projetos de IA para Criadores de Conteúdo.
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 casos de uso: Como IA pode...
Transforme sua sala de aula com IA sem precisar ser um expert em tecnologia. Este curso ensina educadores a usar ferramentas práticas para personalizar o ensino, economizar tempo em correções e engajar alunos com soluções inovadoras.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e gestores educacionais que desejam modernizar suas práticas com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a utilizar IA para criar planos de aula personalizados, automatizar correções, detectar plágio e desenvolver assistentes pedagógicos interativos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando fundamentos de IA: do zero-shot ao RAG para educadores
Personalizando planos de aula com LLMs: prompts para diferentes disciplinas
Automatizando correções: configurando rubricas com LLMs para redações e provas
Construindo um assistente pedagógico: RAG para responder dúvidas de alunos em tempo real
Detectando plágio e cola: implementando sistemas anti-fraude com IA
Analisando dados educacionais: criando dashboards com Python para acompanhar turmas
Desenvolvendo atividades interativas: gamificação com IA para engajar alunos
Projeto Final: Implementando um sistema completo de IA para sua disciplina
Projeto Final
Um sistema funcional de IA para a disciplina do educador, incluindo: (1) plano de aula personalizado gerado por LLM, (2) rubrica automatizada para correção de redações, (3) assistente pedagógico com RAG para dúvidas comuns, e (4) dashboard de acompanhamento de turma
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Educadores 5.0: IA na Sala de Aula do Século XXI
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 5.0: IA na Sala de Aula do Século XXI.
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 fundamentos de IA: do zero-shot...
Aprenda a transformar o processo de validação científica com IA, reduzindo tempo de revisão e aumentando a confiabilidade dos resultados. Domine técnicas avançadas de LLMs para automação de peer review e publicação científica inteligente
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos, editores de revistas científicas e profissionais de R&D
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores a implementar pipelines de validação científica automatizada, desde a revisão de literatura até a checagem de consistência metodológica e geração de pareceres
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar frameworks de RAG para revisão sistemática de literatura
Analisar consistência metodológica com LLMs especializados
Criar agentes autônomos para geração de pareceres de peer review
Implementar detecção de plágio e alucinações em papers científicos
Validar resultados estatísticos com IA e Python
Orquestrar pipelines de validação com LLMOps
Integrar sistemas de validação com plataformas de submissão científica
Projeto Final: Construir um sistema completo de validação científica automatizada
Projeto Final
Um pipeline de validação científica automatizada, capaz de revisar literatura, checar metodologia, gerar pareceres e detectar inconsistências em papers, com deploy em ambiente de produção
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Validação Científica com LLMs: Do Paper ao Peer Review Automatizado
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 = "Validação Científica com LLMs: Do Paper ao Peer Review Automatizado"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar frameworks de RAG para revisão...
Aprenda a construir ferramentas de IA que automatizam tarefas de desenvolvimento, desde debugging até geração de código, e implante soluções práticas para seu dia a dia. Transforme sua produtividade com tecnologia de ponta.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA, DevOps e profissionais de TI que desejam integrar IA em suas rotinas de desenvolvimento
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a criar, otimizar e implantar ferramentas de IA que automatizam tarefas repetitivas, melhoram a produtividade e integram-se ao fluxo de trabalho moderno
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando casos de uso de IA para desenvolvedores
Configurando ambientes de desenvolvimento com LLMs locais
Automatizando debugging com IA e tradução de erros em tempo real
Criando assistentes de código com RAG e embeddings personalizados
Integrando LLMs em pipelines de CI/CD para revisão de código
Otimizando prompts para geração de documentação técnica
Desenvolvendo agentes autônomos para tarefas repetitivas
Projeto Final: Construa e implante uma ferramenta de IA para seu fluxo de trabalho
Projeto Final
Uma ferramenta de IA personalizada (ex: assistente de debugging, gerador de documentação ou revisor de código) integrada ao GitHub/GitLab e pronta para deploy
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Ferramentas de IA para Devs: Do Código ao Deploy Automatizado
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 = "Ferramentas de IA para Devs: Do Código ao Deploy Automatizado"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a construir pipelines de geração de conteúdo escaláveis e automatizados usando IA, desde a integração de modelos até o deploy em produção. Ideal para quem busca otimizar processos com automação inteligente.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação e geração de conteúdo com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar pipelines de geração de conteúdo e automação utilizando modelos de linguagem e frameworks de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando conceitos de pipelines de geração com IA
Configurando ambientes para automação com LLMs
Integrando APIs de IA em fluxos de trabalho
Automatizando geração de texto e dados com Python
Otimizando pipelines para latência e custo
Implementando fallback e redundância em pipelines
Deployando pipelines em cloud com escalabilidade
Projeto Final: Construindo um pipeline de geração automatizado com LLMs
Projeto Final
Um pipeline de geração de conteúdo automatizado, integrado a um LLM, com deploy em ambiente cloud e métricas de performance
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Pipelines de Geração com IA: Do Zero 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 Zero à Automação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando conceitos de pipelines de geração...
