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Redundância Inteligente: Sistemas Resilientes com IA

Aprenda a construir sistemas de IA que nunca param, mesmo em cenários de falha. Domine técnicas de redundância, fallback e monitoramento para garantir alta disponibilidade em produção. Ideal para profissionais que precisam de soluções robustas e escaláveis.

Nível: Intermediário

Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de LLMOps que trabalham com deploy de modelos de IA em produção

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar e implementar sistemas de IA com mecanismos de redundância, fallback e recuperação automática para ambientes de produção

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Entendendo redundância em sistemas de IA: conceitos e desafios
  • Mapeando pontos críticos em pipelines de LLMs e RAG
  • Implementando fallback multiprovider com LLMs alternativos
  • Configurando gateways de IA para balanceamento inteligente
  • Monitorando latência e custo em tempo real com dashboards
  • Testando cenários de falha com simulações automatizadas
  • Otimizando trade-offs entre custo, performance e resiliência
  • Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback e monitoramento

Projeto Final

Um sistema de chatbot com RAG que implementa redundância multiprovider, fallback automático e monitoramento em tempo real, pronto para deploy em produção

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Redundância Inteligente: Sistemas Resilientes com IA
módulo de ~90 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de Redundância Inteligente: Sistemas Resilientes com IA.

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 redundância em sistemas de IA:...

Do que você gosta? Uso nos exemplos.
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Assistentes RAG: Do Prompt ao Deploy Avançado

Aprenda a construir assistentes RAG de alto desempenho, desde a integração de LLMs até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas para otimizar buscas, validar respostas e escalar sistemas com segurança.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam aprofundar seus conhecimentos em sistemas RAG

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar assistentes RAG robustos, integrando busca semântica, LLMs e pipelines de dados personalizados

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Explorando arquiteturas RAG: da busca clássica à semântica
  • Configurando ambientes para RAG com LangChain e LlamaIndex
  • Integrando LLMs e bases de dados privadas para assistentes personalizados
  • Otimizando embeddings e chunking para desempenho máximo
  • Implementando fallback e validação de respostas em RAG
  • Deployando assistentes RAG com LLMOps e monitoramento em tempo real
  • Avaliação e métricas: garantindo qualidade em sistemas RAG
  • Projeto Final: Construindo um assistente RAG completo com dados privados

Projeto Final

Um assistente RAG funcional, integrado a uma base de dados privada, com deploy em ambiente de produção e documentação técnica

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Assistentes RAG: Do Prompt ao Deploy Avançado
módulo de ~90 min certificado
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Módulo 1 de 8
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de Assistentes RAG: Do Prompt ao Deploy Avançado.

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 arquiteturas RAG: da busca...

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RAG para Chatbots: Do Zero à Produção

Aprenda a construir chatbots inteligentes que combinam recuperação de informações e geração de respostas para resultados precisos e contextualizados. Domine técnicas avançadas de RAG e leve suas soluções para produção com confiança.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções de chatbots com dados personalizados

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar chatbots com RAG, integrando bases de dados privadas e técnicas avançadas de recuperação de informações

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Entendendo RAG: Arquitetura e Casos de Uso
  • Preparando Dados: Limpeza, Indexação e Embeddings
  • Construindo o Pipeline de Recuperação com LangChain
  • Integrando LLMs: Geração de Respostas Contextualizadas
  • Otimizando Performance: Métricas e Ajustes Finos
  • Segurança e Privacidade: Protegendo Dados em Chatbots
  • Deployando em Produção: Escalabilidade e Monitoramento
  • Projeto Final: Chatbot RAG com Dados Privados e Deploy

Projeto Final

Um chatbot funcional com RAG, integrado a uma base de dados privada, deployado em ambiente de produção e documentado com métricas de performance

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RAG para Chatbots: Do Zero à Produção
módulo de ~90 min certificado
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Módulo 1 de 8
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de RAG para Chatbots: Do Zero à 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 RAG: Arquitetura e Casos de Uso

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Chatbot Pessoal: Do Planejamento ao Deploy com RAG

Aprenda a criar um chatbot personalizado que responde com precisão usando seus próprios dados. Domine técnicas de RAG e frameworks modernos para transformar informações privadas em assistentes inteligentes e úteis.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA que desejam criar assistentes virtuais personalizados para uso pessoal ou profissional

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, personalizar e implantar um chatbot pessoal com dados privados, utilizando técnicas de RAG e frameworks como LangChain e LlamaIndex

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Explorando casos de uso para chatbots pessoais
  • Configurando o ambiente de desenvolvimento com Python e LLMs
  • Preparando dados privados para RAG: limpeza e estruturação
  • Implementando embeddings com Sentence Transformers
  • Construindo o pipeline RAG com LangChain e LlamaIndex
  • Personalizando prompts para respostas contextuais e precisas
  • Realizando deploy do chatbot em cloud ou servidor local
  • Projeto Final: Chatbot Pessoal com Dados Privados e RAG

Projeto Final

Um chatbot pessoal funcional, integrado a uma base de dados privada, com deploy realizado e documentação técnica do pipeline RAG implementado

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Chatbot Pessoal: Do Planejamento ao Deploy com RAG
módulo de ~90 min certificado
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Módulo 1 de 8
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de Chatbot Pessoal: Do Planejamento ao Deploy com RAG.

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 para chatbots pessoais

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Prompt Zero: Técnicas de Base para LLMs

Aprenda a extrair o máximo de LLMs desde o primeiro comando, sem depender de exemplos prévios. Este curso ensina técnicas práticas para criar prompts zero-shot eficazes, aplicáveis em automação, análise de dados e geração de conteúdo.

Nível: Iniciante a Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de marketing, educadores e qualquer pessoa que utilize LLMs em seu fluxo de trabalho

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes desde o primeiro comando, maximizando a precisão e relevância das respostas de LLMs em cenários reais

8 módulos · 10h · certificado ao final

  • Explorando o conceito de prompt zero e seus fundamentos teóricos
  • Analisando exemplos de prompts zero-shot em diferentes domínios
  • Praticando a construção de prompts claros e objetivos
  • Aplicando técnicas de delimitação de contexto e escopo
  • Testando e refinando prompts com métricas simples de avaliação
  • Integrando prompts zero-shot em fluxos de automação com Python
  • Avaliando casos de falha e ajustando estratégias de prompt
  • Projeto Final: Criando um guia de prompts zero-shot para um caso de uso específico

Projeto Final

Um guia prático com 10 prompts zero-shot otimizados para um domínio escolhido (ex: jurídico, educacional, técnico), acompanhado de um script Python para testar sua eficácia em uma API de LLM

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Prompt Zero: Técnicas de Base para LLMs
módulo de ~75 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de Prompt Zero: Técnicas de Base para 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: Explorando o conceito de prompt zero e seus...

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Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para LLMs

Aprenda a projetar prompts few-shot poderosos que melhoram a precisão e consistência de LLMs em tarefas complexas. Domine técnicas avançadas para reduzir alucinações e integrar few-shot prompting em sistemas de produção.

Nível: Intermediário

Para quem é: Engenheiros de prompt, desenvolvedores de IA, cientistas de dados e profissionais que trabalham com LLMs em ambientes corporativos

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e otimizar prompts few-shot para LLMs, melhorando a precisão e consistência de respostas em cenários de produção

8 módulos · 10h · certificado ao final

  • Entenda os fundamentos do few-shot prompting e suas vantagens sobre zero-shot
  • Selecione exemplos eficazes: critérios de qualidade e diversidade para LLMs
  • Estruture prompts few-shot: formatação, ordem e contexto para máxima performance
  • Automatize a geração de exemplos com Python e APIs de LLMs
  • Valide e refine prompts few-shot usando métricas de qualidade e benchmarks
  • Integre few-shot prompting em pipelines de RAG e agentes autônomos
  • Otimize prompts few-shot para latência e custo em ambientes de produção
  • Projeto Final: Construa um sistema de few-shot prompting para um caso de uso real (ex: atendimento ao cliente, análise jurídica ou geração de código)

Projeto Final

Um notebook Python com prompts few-shot otimizados, métricas de avaliação e um relatório técnico detalhando o processo de refinamento e resultados

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Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para LLMs
módulo de ~75 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
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 = "Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para LLMs"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")

Módulo 1: Entenda os fundamentos do few-shot prompting...

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Busca Clássica Reinventada: Do Algoritmo ao Deploy

Aprenda a modernizar sistemas de busca clássica com técnicas de IA, garantindo precisão e escalabilidade. Ideal para quem precisa otimizar buscas em sistemas legados ou grandes volumes de dados sem migrar para soluções complexas de LLMs.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de TI que trabalham com sistemas legados ou precisam otimizar buscas em grandes volumes de dados

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca clássica otimizados com técnicas de IA, integrando regex, NER e RAG para performance e escalabilidade

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Entenda os fundamentos da busca clássica e seus limites
  • Aplique regex avançado para extração de padrões em textos
  • Implemente NER para identificação de entidades em dados não estruturados
  • Combine busca clássica com embeddings para semântica básica
  • Integre RAG para sistemas híbridos de busca e geração de respostas
  • Otimize performance com técnicas de caching e indexação inteligente
  • Deploye um sistema de busca clássica + IA em ambiente de produção
  • Projeto Final: Construa um motor de busca híbrido para um dataset legado

Projeto Final

Um motor de busca híbrido (clássico + IA) implementado em Python, com suporte a regex, NER e RAG, deployado em um ambiente de produção simulado

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Busca Clássica Reinventada: Do Algoritmo ao Deploy
módulo de ~90 min certificado
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Módulo 1 de 8
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 = "Busca Clássica Reinventada: Do Algoritmo ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")

Módulo 1: Entenda os fundamentos da busca clássica e...

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Regex Turbo: Padrões Poderosos para Dados em Produção

Domine regex para extrair e validar dados com precisão em sistemas de produção. Aprenda a integrar padrões poderosos com pipelines de IA e automação de tarefas.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, analistas de sistemas e profissionais de TI que trabalham com manipulação de dados textuais

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a dominar regex para automação de tarefas de processamento de texto, validação de dados e integração com pipelines de IA

8 módulos · 10h · certificado ao final

  • Explorando os fundamentos de regex: metacaracteres e quantificadores
  • Aplicando grupos e capturas para extração de dados estruturados
  • Validando formatos complexos: CPF, CNPJ, e-mails e URLs
  • Integrando regex com Python para automação de tarefas
  • Combinando regex e NER para enriquecimento de dados
  • Otimizando performance em buscas com regex em grandes datasets
  • Criando pipelines de pré-processamento para LLMs com regex
  • Projeto Final: Construindo um validador de dados inteligente com regex e IA

Projeto Final

Um sistema de validação e extração de dados que combina regex com modelos de NLP para processar documentos não estruturados (ex: contratos, logs)

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Regex Turbo: Padrões Poderosos para Dados em Produção
módulo de ~75 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
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 = "Regex Turbo: Padrões Poderosos para Dados em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")

Módulo 1: Explorando os fundamentos de regex:...

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NER Turbo: Extraindo Dados com Python e LLMs

Aprenda a extrair dados com precisão usando técnicas avançadas de NER, desde regex até LLMs, e implemente um sistema real para análise de documentos. Ideal para quem busca dominar extração de informações em textos complexos

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e cientistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em extração de informações textuais

Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de implementar pipelines de NER usando regex, modelos clássicos de NLP e LLMs, além de integrar essas técnicas em sistemas de produção

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Explorando os fundamentos do NER: conceitos e aplicações
  • Configurando o ambiente: Python, spaCy e bibliotecas essenciais
  • Extraindo dados com regex: padrões poderosos para textos estruturados
  • Implementando NER clássico: modelos pré-treinados com spaCy e NLTK
  • Avançando com LLMs: extração de entidades em textos não estruturados
  • Otimizando pipelines: técnicas para melhorar precisão e desempenho
  • Integrando NER em sistemas: APIs e deploy com FastAPI
  • Projeto Final: Construindo um sistema de NER para análise de documentos jurídicos

Projeto Final

Um sistema completo de NER que extrai entidades (nomes, datas, locais, termos jurídicos) de documentos jurídicos, com deploy via API e relatório de métricas de desempenho

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NER Turbo: Extraindo Dados com Python e LLMs
módulo de ~90 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
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 = "NER Turbo: Extraindo Dados com Python e LLMs"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")

Módulo 1: Explorando os fundamentos do NER: conceitos...

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Deploy de Modelos de IA: Do Código à Produção

Aprenda a colocar modelos de IA em produção de forma escalável e segura, utilizando as melhores ferramentas e práticas do mercado. Domine desde a configuração de ambientes até o monitoramento contínuo, garantindo que seus modelos funcionem com alta performance e segurança.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de machine learning e profissionais de DevOps que desejam automatizar e escalar o deploy de modelos de IA

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de deploy de modelos de IA, garantindo performance, segurança e monitoramento contínuo

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Entendendo os desafios do deploy de modelos de IA
  • Configurando ambientes com Docker e Kubernetes
  • Implementando APIs com FastAPI para modelos de IA
  • Automatizando pipelines de CI/CD com GitHub Actions
  • Monitorando modelos em produção com Prometheus e Grafana
  • Otimizando performance e latência de modelos de IA
  • Garantindo segurança e privacidade em sistemas de IA
  • Projeto Final: Deploy completo de um modelo de IA em produção

Projeto Final

Deploy de um modelo de IA em um ambiente de produção, com pipeline de CI/CD, monitoramento e documentação completa

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Deploy de Modelos de IA: Do Código à Produção
módulo de ~90 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 8
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 = "Deploy de Modelos de IA: Do Código à Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")

Módulo 1: Entendendo os desafios do deploy de modelos...

Do que você gosta? Uso nos exemplos.
Sem cadastro para começar.
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