Aprenda a combinar o poder de modelos grandes com a eficiência de modelos rápidos para criar sistemas de RAG escaláveis e de baixa latência. Ideal para quem busca otimizar aplicações de busca e geração de texto em produção.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de ML, arquitetos de sistemas e profissionais de IA que desejam otimizar pipelines de busca e geração de texto
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar arquiteturas híbridas de RAG, combinando eficiência de modelos rápidos com a precisão de modelos grandes para aplicações em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo arquiteturas de RAG: do básico ao híbrido
Selecionando modelos grandes e rápidos para casos de uso específicos
Configurando embeddings e bancos de vetores para otimização de busca
Integrando modelos rápidos (ex: Phi-3, Mistral-7B) em pipelines de RAG
Combinando respostas de modelos grandes (ex: Llama3, GPT-4) com modelos rápidos
Avaliar trade-offs entre precisão, latência e custo em sistemas híbridos
Implementando fallback e estratégias de roteamento inteligente
Projeto Final: Construir um sistema de RAG híbrido com deploy em cloud
Projeto Final
Um sistema de RAG híbrido funcional, com documentação técnica e métricas de desempenho, deployado em um ambiente cloud (AWS/GCP)
🎓
RAG Híbrido: Modelos Grandes e Rápidos em Ação
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG Híbrido: Modelos Grandes e Rápidos em Ação! 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 chatbots inteligentes que combinam recuperação de informações e geração de texto para respostas precisas e contextualizadas. Domine ferramentas como LlamaIndex e técnicas avançadas de RAG para transformar dados em conversas naturais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, entusiastas de IA e profissionais de TI que desejam criar soluções conversacionais inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar um chatbot pessoal utilizando RAG, embeddings e LLMs locais ou em nuvem
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
Configure embeddings e bancos de dados vetoriais com Python
Integre LLMs locais (Ollama) e em nuvem (OpenAI, Gemini)
Projete pipelines de dados para alimentar seu chatbot
Aplique técnicas de prompt engineering para respostas precisas
Otimize o desempenho com métricas de qualidade e latência
Implante seu chatbot em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure)
Projeto Final: Construa e apresente seu chatbot pessoal com RAG
Projeto Final
Um chatbot funcional com RAG, integrado a uma base de conhecimento personalizada e implantado em um ambiente cloud ou local
🎓
Construa seu Chatbot Pessoal com RAG e LlamaIndex
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Construa seu Chatbot Pessoal com RAG e LlamaIndex! 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 implementar sistemas RAG do zero, desde a preparação de dados até o deploy em produção, com foco em otimização e escalabilidade. Domine técnicas avançadas para integrar LLMs com bases de conhecimento personalizadas e entregue soluções inteligentes e eficientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de ML, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam implementar soluções RAG em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar sistemas RAG escaláveis, integrando bases de conhecimento personalizadas e LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura RAG: componentes e fluxos
Preparando dados: limpeza, chunking e embeddings avançados
Configurando bancos vetoriais para buscas semânticas
Integrando LLMs com sistemas de recuperação de informações
Otimizando prompts e respostas com técnicas de reranking
Avaliando desempenho: métricas e validação de resultados
Deployando RAG em cloud: escalabilidade e monitoramento
Projeto Final: Construindo um sistema RAG para um caso de uso real
Projeto Final
Um sistema RAG funcional, implantado em cloud, com documentação técnica e métricas de desempenho
🎓
RAG do Código à Produção: Implementação Avançada
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG do Código à Produção: Implementação 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a criar prompts poderosos para transformar a produção de conteúdo e automação em seu trabalho. Domine técnicas que aumentam a eficiência e a qualidade dos resultados com IA.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de produção de conteúdo, redatores, gestores de projetos, desenvolvedores e analistas que buscam otimizar processos com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes para gerar textos, automações e soluções práticas em ambientes profissionais usando IA
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os fundamentos de prompt engineering para produção
Aplicando técnicas de zero-shot e few-shot em cenários reais
Otimizando prompts para geração de textos técnicos e criativos
Automatizando fluxos de trabalho com prompts estruturados
Integrando prompts com APIs e ferramentas de automação
Avaliando e refinando resultados de prompts para alta qualidade
Personalizando prompts para nichos específicos (jurídico, marketing, etc.)
Projeto Final: Construindo um sistema de automação com prompts para produção
Projeto Final
Desenvolvimento de um sistema de automação com prompts personalizados para uma demanda profissional específica, incluindo documentação e exemplos práticos
🎓
Prompt Engineering para Produção: Do Texto à Automação
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering para Produção: Do Texto à 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 criar prompts poderosos para LLMs e aplique técnicas avançadas como few-shot learning para otimizar resultados. Ideal para quem quer dominar a engenharia de prompts e integrá-la em projetos reais.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA que desejam dominar a engenharia de prompts
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes para LLMs, otimizando respostas e aplicando técnicas de few-shot learning em projetos reais
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entenda os fundamentos da engenharia de prompts e sua importância
Explore técnicas básicas para criar prompts claros e objetivos
Domine a estruturação de prompts para tarefas específicas
Aplique técnicas de few-shot learning para melhorar respostas de LLMs
Avalie e refine prompts usando métricas de desempenho
Integre prompts em aplicações reais com APIs de LLMs
Otimize prompts para cenários complexos e multitarefas
Projeto Final: Construa um sistema de prompts few-shot para um caso de uso real
Projeto Final
Desenvolvimento de um sistema de prompts few-shot para uma aplicação prática, como chatbots ou automação de tarefas, com documentação e avaliação de desempenho
🎓
Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com LLMs
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a identificar quando LLMs não são a melhor solução e domine técnicas clássicas de NLP para construir sistemas mais rápidos, baratos e precisos. Ideal para quem busca eficiência em processamento textual.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de NLP que buscam otimizar sistemas de processamento textual
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar cenários onde NER, Regex e busca clássica superam LLMs, implementando soluções eficientes e escaláveis
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando cenários onde LLMs não são ideais: casos de uso e benchmarks
Dominando Regex: padrões avançados para extração de dados estruturados
Implementando NER com spaCy: treinamento e customização de modelos
Explorando busca clássica: índices invertidos e algoritmos de similaridade
Comparando desempenho: LLMs vs. NER vs. Regex em tarefas reais
Construindo pipelines híbridos: combinando LLMs com métodos clássicos
Otimizando latência e custo: estratégias para sistemas de produção
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema de extração e busca híbrido para um caso real
Projeto Final
Um sistema funcional que combina NER, Regex e busca clássica para extrair e buscar informações em um dataset específico, com documentação técnica e análise de desempenho
🎓
Quando LLMs Falham: NER, Regex e Busca Clássica na Prática
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Quando LLMs Falham: NER, Regex e Busca Clássica 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.
Domine a criação e aplicação de embeddings em Python, desde a extração de features até o deploy em produção. Aprenda a integrar embeddings com modelos de IA e bancos de dados vetoriais para construir sistemas inteligentes de busca e recomendação.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam dominar embeddings para NLP, busca semântica e sistemas de recomendação
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em aplicações reais, desde a extração de features até a integração com modelos de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo embeddings: da teoria à prática
Configurando o ambiente Python para embeddings
Extraindo embeddings com modelos pré-treinados (Word2Vec, GloVe, BERT)
Treinando embeddings personalizados com PyTorch e TensorFlow
Otimizando embeddings para busca semântica e similaridade
Integrando embeddings com bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone)
Avaliar e validar a qualidade dos embeddings gerados
Projeto Final: Construindo um sistema de recomendação com embeddings e deploy na nuvem
Projeto Final
Um sistema de recomendação baseado em embeddings, com backend em Python, integração com banco de dados vetorial e deploy em ambiente cloud (AWS ou GCP)
🎓
Embeddings com Python: Do Código ao Deploy
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Embeddings com Python: 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.
Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender contexto e significado. Desenvolva soluções práticas que vão além do Ctrl+F, usando IA para recuperar informações com precisão e gerar respostas contextualizadas.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e analistas de dados que desejam evoluir de buscas básicas para soluções inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a implementar sistemas de busca avançada com embeddings, LLMs e RAG para aplicações práticas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F aos modelos de linguagem
Configurar ambientes para desenvolvimento com embeddings e LLMs
Criar vetores de significado com Sentence Transformers
Implementar busca semântica com FAISS e Pinecone
Integrar LLMs para geração de respostas contextuais
Desenvolver pipelines de RAG para recuperação avançada
Avaliar métricas de precisão e relevância em sistemas de busca
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente para documentos técnicos
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente que utiliza embeddings e RAG para responder consultas técnicas em uma base de documentos personalizada
🎓
Do Ctrl+F ao Significado: IA para Busca Inteligente
8 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Do Ctrl+F ao Significado: IA para Busca Inteligente! 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 desenvolver RAGs para buscas e geração de conteúdo avançado. Com isso, você poderá criar soluções personalizadas para suas necessidades de busca e geração de conteúdo.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores e profissionais de IA
Ao concluir, você será capaz de: Ser capaz de criar RAGs para busca e geração de conteúdo avançado
5 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo RAGs e sua aplicação
Desenvolvendo RAGs com LLMs
Otimizando buscas com RAGs
Integração de RAGs com outras tecnologias de IA
Projeto Final: Construindo um RAG para uma aplicação real
Projeto Final
Um RAG funcional para uma aplicação específica
🎓
RAG na Prática: Busca e Geração Avançada
5 módulos · 10h · certificado
Bem-vindo à sua aula de RAG na Prática: Busca e Geração 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.
Modo voz ativo. Toque no 🔊 da resposta para ouvir.
Aprenda a aplicar técnicas de otimização com IA para melhorar a eficiência e desempenho de sistemas tecnológicos. Desenvolva habilidades práticas para implementar soluções de otimização em projetos reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, engenheiros de software, cientistas de dados e analistas de sistemas interessados em otimização com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar técnicas de otimização com IA para melhorar desempenho, eficiência e escalabilidade de sistemas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando conceitos fundamentais de otimização em sistemas
Aplicando algoritmos de IA para otimização de processos
Analisando casos de uso de otimização em diferentes indústrias
Implementando técnicas de otimização com Python e bibliotecas de IA
Integrando soluções de otimização em sistemas existentes
Avaliando métricas de desempenho e eficiência com IA
Otimizando pipelines de dados com técnicas de machine learning
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema otimizado com IA
Projeto Final
Desenvolvimento e apresentação de um sistema otimizado utilizando técnicas de IA, com análise de desempenho e relatório técnico
🎓
Técnicas de Otimização com IA para Sistemas
8 módulos · 12h · certificado
Bem-vindo à sua aula de Técnicas de Otimização com IA para Sistemas! 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.
