Este curso transforma princípios teóricos de arquitetura de IA em habilidades práticas para construir sistemas escaláveis e resilientes. Você aprenderá a projetar, implementar e otimizar soluções de IA do zero, com foco em produção e governança.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam liderar projetos de IA em larga escala
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e orquestrar arquiteturas de IA robustas, desde a concepção teórica até o deploy em produção, com foco em escalabilidade, resiliência e governança
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Analisando manifestos técnicos: Da teoria à prática em IA
- Desenhando arquiteturas escaláveis para sistemas de IA
- Implementando gateways de IA com orquestração de modelos
- Construindo pipelines de geração com automação avançada
- Orquestrando agentes autônomos com LLMOps e ReAct Loops
- Aplicando fallback multiprovider para resiliência em produção
- Otimizando latência e custo com técnicas de LLMOps
- Projeto Final: Arquitetura completa de um sistema de IA com deploy em cloud
Projeto Final
Arquitetura documentada e implementada de um sistema de IA com agentes autônomos, fallback multiprovider e deploy em cloud, incluindo métricas de desempenho e governança
Aprenda a construir ferramentas de IA personalizadas para otimizar seu fluxo de trabalho como desenvolvedor. Domine automação, debugging inteligente e deploy de soluções escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA e profissionais de TI que desejam integrar IA em seus fluxos de trabalho
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a criar ferramentas de IA para automação de tarefas, debugging, geração de código e deploy
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando frameworks de IA para desenvolvedores (LangChain, LlamaIndex)
- Automatizando debugging com LLMs e análise de logs
- Construindo assistentes de código com RAG e embeddings
- Gerando documentação técnica automaticamente com IA
- Implementando pipelines de validação de código com LLMs
- Otimizando fluxos de CI/CD com agentes de IA
- Deployando ferramentas de IA em ambientes escaláveis
- Projeto Final: Construa uma ferramenta de IA para automação de tarefas no seu fluxo de trabalho
Projeto Final
Uma ferramenta de IA funcional (ex: assistente de código, gerador de documentação ou validador de commits) integrada ao fluxo de trabalho do aluno
Aprenda a construir gateways de IA robustos para integrar múltiplos modelos em produção, garantindo alta disponibilidade e eficiência. Domine técnicas de orquestração, fallback e otimização para sistemas escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar gateways de IA para orquestrar modelos, garantir resiliência e otimizar latência em sistemas distribuídos
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo a necessidade de gateways para serviços de IA
- Comparando soluções: API Gateway vs. Service Mesh vs. Gateway de IA dedicado
- Projetando a arquitetura de um gateway de IA resiliente
- Implementando fallback multiprovider com LLMs em Python
- Otimizando latência com caching e pré-processamento de requisições
- Configurando monitoramento e logging para gateways de IA
- Escalando gateways com Kubernetes e auto-scaling
- Garantindo segurança: autenticação, rate limiting e privacidade de dados
- Projeto Final: Construindo um gateway de IA escalável para um chatbot corporativo
Projeto Final
Um gateway de IA funcional, implantado em Kubernetes, capaz de orquestrar chamadas a pelo menos dois provedores de LLMs (ex: OpenAI e Hugging Face), com fallback automático, monitoramento e otimização de custo/latência
Aprenda a construir sistemas de IA que nunca param, mesmo com falhas de provedores. Domine técnicas avançadas de fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção. Ideal para profissionais que precisam de soluções robustas e escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em ambientes críticos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar e implementar sistemas de IA com fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade e resiliência em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo os desafios de sistemas de IA em produção
- Mapeando provedores de IA e suas características técnicas
- Projetando arquiteturas resilientes com fallback multiprovider
- Implementando circuit breakers e retry policies para IA
- Monitorando latência, custo e qualidade em tempo real
- Configurando gateways de IA para orquestração de provedores
- Testando cenários de falha e recuperação automática
- Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback multiprovider
Projeto Final
Um sistema funcional com fallback entre pelo menos três provedores de IA (ex: OpenAI, Anthropic, Mistral), incluindo monitoramento de latência, custo e qualidade, além de documentação técnica da arquitetura
Aprenda a construir pipelines de geração de conteúdo escaláveis e automatizados com IA, desde a seleção de modelos até o deploy em produção. Ideal para quem busca otimizar fluxos de trabalho com tecnologia de ponta.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação de geração de conteúdo com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e automatizar pipelines de geração de conteúdo utilizando modelos de linguagem e técnicas de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo pipelines de geração: conceitos e aplicações
- Selecionando modelos de IA para geração de conteúdo
- Configurando ambientes para pipelines de IA com Python
- Integrando APIs de LLMs em fluxos automatizados
- Otimizando prompts para geração de conteúdo consistente
- Implementando fallback e tratamento de erros em pipelines
- Automatizando deploy e monitoramento de pipelines
- Projeto Final: Construindo um pipeline de geração de conteúdo automatizado
Projeto Final
Pipeline de geração de conteúdo automatizado, integrado a uma API de LLM e com sistema de fallback para garantir continuidade
Aprenda a criar sistemas multiagentes com RAG para revolucionar a produção de artigos científicos, reduzindo tempo de pesquisa e aumentando a precisão das publicações. Domine técnicas avançadas de automação acadêmica com LLMs e bases de dados especializadas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais que desejam automatizar a produção de conteúdo científico com alta precisão
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes com RAG para pesquisa acadêmica, desde a coleta de dados até a submissão de artigos
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar arquiteturas multiagentes para pesquisa científica
- Configurar ambientes de RAG com bases de dados acadêmicas (arXiv, PubMed, etc.)
- Desenvolver agentes especializados em coleta e triagem de referências
- Implementar validação cruzada de citações com LLMs
- Automatizar a geração de seções de artigos (introdução, metodologia, resultados)
- Integrar feedback humano no loop de revisão com agentes
- Otimizar prompts para formatação automática de papers (ABNT, APA, IEEE)
- Projeto Final: Construir um sistema multiagente RAG para gerar um artigo científico completo
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional capaz de gerar um artigo científico estruturado (PDF + LaTeX) a partir de um tema de pesquisa, com validação de referências e formatação automática
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)
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
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
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
