Transforme a avaliação escolar com inteligência artificial e reduza o tempo gasto em correções manuais. Aprenda a criar sistemas automatizados que geram insights valiosos para educadores e alunos.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, gestores escolares e desenvolvedores de soluções educacionais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores e gestores escolares a implementar sistemas de avaliação automatizados com IA, desde a coleta de dados até a geração de relatórios personalizados
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da avaliação educacional com tecnologia
Configurando ambientes de IA para coleta e processamento de dados escolares
Automatizando correções de provas com LLMs e processamento de linguagem natural
Criando dashboards interativos para visualização de desempenho em tempo real
Implementando sistemas de feedback automatizado com IA generativa
Analisando dados educacionais para identificar tendências e lacunas de aprendizagem
Integrando sistemas de avaliação com plataformas de gestão escolar (Google Classroom, Moodle)
Projeto Final: Construindo um sistema completo de avaliação automatizada com IA
Projeto Final
Um sistema funcional de avaliação automatizada com IA, incluindo correção de provas, geração de relatórios e feedbacks personalizados, pronto para ser integrado a uma plataforma educacional
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Avaliação Escolar com IA: Métricas e Automação
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Avaliação Escolar com IA: Métricas e Automação! 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 elevar o rigor de suas publicações utilizando ferramentas de IA para validação técnica. Reduza drasticamente o tempo de revisão e minimize a incidência de erros antes da submissão.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos e profissionais de TI voltados para a área de ciência de dados e publicações técnicas.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de implementar fluxos de validação automatizados para garantir a integridade e a qualidade técnica de artigos científicos utilizando IA.
6 módulos · 10h · certificado ao final
Estruturar prompts para análise crítica de metodologia
Configurar agentes de IA para verificação de consistência lógica
Implementar pipelines de checagem de fatos (Fact-Checking) com RAG
Automatizar a validação de citações e referências bibliográficas
Desenvolver critérios de scoring para qualidade de evidências
Projeto Final: Construir um validador automatizado de manuscritos científicos
Projeto Final
Um sistema de agente de IA que recebe um artigo científico e gera um relatório de validação apontando contradições, lacunas metodológicas e erros de referência.
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Validação Científica com IA na Prática
6 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Validação Científica com IA na Prática! 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 construir sistemas de IA que nunca ficam fora do ar, mesmo com falhas em provedores individuais. Garanta alta disponibilidade e resiliência em suas aplicações críticas com técnicas avançadas de fallback e monitoramento.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, desenvolvedores de IA e profissionais de DevOps que trabalham com integração de modelos de linguagem e APIs de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir sistemas de IA que garantam alta disponibilidade e continuidade de serviço, mesmo em caso de falhas de provedores individuais
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo os desafios de disponibilidade em sistemas de IA
Avaliando provedores de IA: métricas e critérios de escolha
Configurando um sistema multiprovider com Python e FastAPI
Implementando lógica de fallback e retry com resiliência
Monitorando desempenho e latência de APIs de IA em tempo real
Automatizando a troca de provedores com base em thresholds
Testando cenários de falha e recuperação automática
Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback multiprovider
Projeto Final
Um sistema de IA resiliente que integra pelo menos três provedores diferentes (ex: OpenAI, Mistral, Ollama) e implementa fallback automático com monitoramento de desempenho e logs detalhados
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Fallback Multiprovider: IA Sempre Ativa
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Fallback Multiprovider: IA Sempre Ativa! 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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Domine a arquitetura necessária para escalar aplicações de IA sem ficar refém de um único provedor. Aprenda a centralizar a governança de tokens e a performance de requisições em escala.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Arquitetos de Software, Desenvolvedores Backend e Engenheiros de IA
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de construir um gateway centralizado para controlar custos, implementar cache de prompts e realizar roteamento dinâmico entre diferentes modelos de IA
6 módulos · 12h · certificado ao final
Analisar a necessidade de gateways em ecossistemas de IA
Implementar a camada de abstração de APIs (Unified Interface)
Configurar roteamento inteligente e fallback entre provedores
Desenvolver sistema de Cache Semântico para otimização de tokens
Estabelecer monitoramento de latência e governança de custos
Projeto Final: Construindo um AI Gateway Escalável
Projeto Final
Desenvolvimento de um Gateway de IA funcional que roteia requisições entre OpenAI e Anthropic com camada de cache em Redis
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AI Gateway: Arquitetura de Intermediação de Modelos
6 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de AI Gateway: Arquitetura de Intermediação de Modelos! 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 otimizar custos, latência e privacidade em aplicações LLM com técnicas práticas e eficazes. Desenvolva habilidades para melhorar o desempenho de modelos LLM e aumentar a eficiência dos seus projetos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores e cientistas de dados que trabalham com modelos LLM
Ao concluir, você será capaz de: Otimizar custos, latência e privacidade em aplicações LLM
6 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o conceito de LLMOps
Analisando o desempenho de modelos LLM
Otimizando custos com técnicas de compressão
Reduzindo latência com técnicas de caching
Melhorando a privacidade com técnicas de anonimização
Projeto Final: Implementação de LLMOps em um caso de estudo real
Projeto Final
Implementação de LLMOps em um caso de estudo real
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LLMOps na Prática: Otimizando Custos, Latência e Privacidade
6 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de LLMOps na Prática: Otimizando Custos, Latência e Privacidade! 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 LLMs em juízes precisos para avaliar automaticamente respostas, textos e outputs de IA. Domine técnicas para criar sistemas escaláveis que garantem qualidade e consistência em aplicações de inteligência artificial.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de prompt e profissionais de IA que desejam automatizar processos de validação e avaliação de conteúdo
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de avaliação automática utilizando LLMs para julgar qualidade, coerência e relevância de textos, respostas ou outputs de IA
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o conceito de LLM como juiz: casos de uso e limitações
Configurando ambientes para avaliação automática com Python e APIs
Definindo métricas de avaliação: coerência, relevância e criatividade
Projetando prompts para julgamento objetivo e subjetivo
Implementando pipelines de avaliação em lote para grandes volumes de dados
Avaliando e ajustando a consistência dos julgamentos do LLM
Integrando sistemas de avaliação com RAG e agentes autônomos
Projeto Final: Construindo um sistema de avaliação automática para chatbots ou assistentes virtuais
Projeto Final
Um sistema funcional de avaliação automática que julga respostas de um chatbot ou assistente virtual com base em métricas personalizadas, incluindo relatório de desempenho e sugestões de melhoria
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LLMs como Juízes: Avaliação Automatizada na Prática
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de LLMs como Juízes: Avaliação Automatizada na Prática! 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 escalar sistemas de agentes de IA para produção, garantindo eficiência e resiliência. Domine técnicas de orquestração, monitoramento e otimização para ambientes reais.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de IA, arquitetos de sistemas, desenvolvedores de automação e profissionais de DevOps que buscam escalar soluções baseadas em agentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas com 12 ou mais agentes autônomos trabalhando em conjunto, garantindo eficiência, resiliência e monitoramento em tempo real
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura de agentes em produção: desafios e soluções
Projetando a comunicação entre 12 agentes: protocolos e padrões
Implementando filas e mensageria para orquestração eficiente
Configurando ambientes de produção: Docker, Kubernetes e cloud
Monitorando agentes com Prometheus, Grafana e alertas inteligentes
Otimizando latência e throughput em sistemas multiagentes
Implementando estratégias de fallback e recuperação automática
Projeto Final: Orquestrando 12 agentes em um pipeline de automação real
Projeto Final
Um sistema funcional com 12 agentes orquestrados, implementando um pipeline de automação (ex: processamento de documentos, atendimento ao cliente ou análise de dados), com monitoramento, fallback e documentação técnica
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Orquestração de Agentes em Produção: Do Zero à Escalabilidade
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Orquestração de Agentes em Produção: Do Zero à Escalabilidade! 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 construir pipelines escaláveis de geração de conteúdo e dados usando IA, desde a integração de modelos até o deploy em produção. Automatize processos e reduza custos com técnicas avançadas de otimização e resiliência.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam automatizar processos de geração de conteúdo ou dados com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e implantar pipelines de geração de conteúdo e dados utilizando modelos de IA, desde a ingestão até a entrega automatizada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo pipelines de geração: conceitos e casos de uso
Configurando ambientes para pipelines de IA com Python e LLMs
Integrando modelos de IA em pipelines de dados e texto
Automatizando fluxos de geração com LangChain e LlamaIndex
Otimizando pipelines para desempenho e custo com técnicas de caching e batching
Monitorando e validando pipelines de geração em produção
Implementando fallback e estratégias de resiliência para pipelines
Projeto Final: Construindo e implantando um pipeline de geração de conteúdo automatizado
Projeto Final
Um pipeline de geração de conteúdo ou dados automatizado, implantado em um ambiente de produção (ex: AWS, GCP ou Azure), com monitoramento e fallback implementados
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Pipelines de Geração com IA: Do Zero ao Deploy
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Pipelines de Geração com IA: Do Zero 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.
Domine a técnica que permite às IAs 'pensar antes de agir' para resolver tarefas complexas. Transforme chatbots simples em agentes autônomos capazes de interagir com o mundo real.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software e engenheiros de IA que já possuem base em LLMs.
Ao concluir, você será capaz de: Desenvolver agentes capazes de planejar tarefas, executar ferramentas externas e auto-corrigir respostas com base em observações reais.
7 módulos · 12h · certificado ao final
Desconstruir a Anatomia do Loop ReAct
Modelar Prompts de Pensamento e Ação
Integrar Ferramentas Externas via API
Implementar Mecanismos de Observação e Feedback
Otimizar o Controle de Memória e Contexto
Tratar Erros e Loops Infinitos de Pensamento
Projeto Final: Construir um Agente de Pesquisa e Análise Autônomo
Projeto Final
Um agente autônomo que recebe um problema complexo, pesquisa a web, valida os dados e entrega um relatório técnico estruturado.
Bem-vindo à sua aula de ReAct Loops: Agentes Autônomos de Raciocínio! 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 combinar o poder da IA com as melhores práticas de SEO para impulsionar a visibilidade de sites e melhorar a experiência do usuário. Com esse curso, você dominará a arte de otimizar dados estruturados e criar estratégias de SEO eficazes com a ajuda da Inteligência Artificial.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de marketing digital e desenvolvedores web
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas de SEO com IA para melhorar a visibilidade de sites e otimizar os dados estruturados
6 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o SEO e a IA
Configurando ambientes de SEO com IA
Otimizando dados estruturados com LLMs
Desenvolvendo estratégias de SEO com IA
Analisando resultados e ajustando a estratégia
Projeto Final: Implementação de SEO com IA em um site real
Projeto Final
Um plano de SEO com IA implementado em um site real
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SEO Turbo com IA: Otimização de Dados Estruturados
6 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de SEO Turbo com IA: Otimização de Dados Estruturados! 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.
