Aprenda a identificar quando técnicas clássicas de NLP superam LLMs e implemente soluções eficientes para extração e busca de dados. Reduza custos e latência com pipelines otimizados para cenários reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, analistas de NLP e profissionais de TI que trabalham com processamento de texto e buscas em sistemas legados ou de alto desempenho
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar cenários onde técnicas clássicas de NLP (como NER e regex) superam LLMs, implementando soluções eficientes e escaláveis para extração e busca de dados
8 módulos · 10h · certificado ao final
Analisando cenários: Quando LLMs falham e por quê
Dominando regex: Padrões avançados para extração de dados
Implementando NER com spaCy e regras personalizadas
Otimizando buscas clássicas: Índices, tokenização e performance
Construindo pipelines híbridos: Regex + NER + LLMs
Avaliando métricas: Precisão, recall e eficiência em sistemas clássicos
Deploy de soluções: Integração com APIs e bancos de dados
Projeto Final: Pipeline de extração e busca para um sistema legado
Projeto Final
Um pipeline completo de extração e busca de dados usando regex e NER, integrado a um sistema legado ou de alto desempenho, com documentação técnica e métricas de performance
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Regex, NER e Busca Clássica: Quando LLMs Não São a Solução
módulo de ~75 mincertificado
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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 = "Regex, NER e Busca Clássica: Quando LLMs Não São a Solução"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Analisando cenários: Quando LLMs falham e...
Domine a criação e deploy de embeddings com Python, desde a teoria até a implementação em produção. Aprenda a transformar textos em vetores poderosos para aplicações de NLP e busca inteligente.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de ML que desejam dominar embeddings para aplicações reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em produção usando bibliotecas modernas e técnicas avançadas de vetorização
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando conceitos fundamentais de embeddings e suas aplicações
Configurando o ambiente Python com Sentence Transformers e FAISS
Treinando embeddings personalizados com datasets específicos
Otimizando embeddings para busca semântica e similaridade
Integrando embeddings com sistemas RAG usando LangChain
Avaliando qualidade de embeddings com métricas avançadas
Implantando embeddings em produção com FastAPI e Docker
Projeto Final: Construindo um sistema de busca semântica completo com embeddings
Projeto Final
Um sistema de busca semântica funcional com embeddings personalizados, API REST e documentação técnica
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Embeddings com Python: Da Teoria ao Deploy 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 = "Embeddings com Python: Da Teoria ao Deploy Avançado"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender significado e contexto. Domine técnicas avançadas para implementar soluções de busca que vão além do Ctrl+F, utilizando IA para resultados precisos e relevantes.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA interessados em aprimorar sistemas de busca
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca inteligentes, desde métodos clássicos até soluções avançadas com embeddings e RAG
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar a história da busca: do Ctrl+F aos motores modernos
Implementar buscas clássicas com regex e expressões regulares
Aplicar Named Entity Recognition (NER) para extração de dados
Criar embeddings com Python para representação semântica
Desenvolver um sistema de busca semântica com vetores
Integrar RAG para recuperação de informações contextuais
Avaliar métricas de desempenho em sistemas de busca
Projeto Final: Construir um buscador inteligente com RAG e embeddings
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente que combina técnicas clássicas e semânticas para recuperar informações contextuais de um conjunto de documentos
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Da Busca Simples à Inteligência Semântica
módulo de ~90 mincertificado
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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"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar a história da busca: do Ctrl+F aos...
Aprenda a combater fraudes em avaliações usando IA, desde a análise de padrões até a implementação de sistemas automatizados. Transforme dados de respostas em insights acionáveis para garantir a integridade acadêmica.
Nível: Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, desenvolvedores de EdTech e profissionais de TI educacional
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores e desenvolvedores a implementar sistemas de detecção de fraudes em avaliações usando modelos de linguagem e análise de padrões
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo padrões de fraude em avaliações: do plágio à cola colaborativa
Configurando ambientes para análise de texto com Python e LLMs
Analisando similaridade semântica com embeddings e cosine similarity
Implementando modelos de detecção de outliers em respostas dissertativas
Criando pipelines de validação com LLMs para questões objetivas
Desenvolvendo dashboards interativos para visualização de fraudes
Integrando sistemas de detecção com plataformas LMS (Moodle, Google Classroom)
Projeto Final: Construindo um sistema completo de detecção de fraudes para uma avaliação real
Projeto Final
Um sistema funcional de detecção de fraudes em avaliações, com relatórios automatizados e integração simulada com uma plataforma LMS
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Detecção de Fraudes em Avaliações com LLMs
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Detecção de Fraudes em Avaliações com 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: Entendendo padrões de fraude em avaliações:...
Aprenda a transformar desafios pedagógicos em soluções automatizadas com LLMs, criando assistentes que economizam tempo e elevam a qualidade do ensino. Domine desde a engenharia de prompts até a integração com sistemas educacionais, com foco em aplicações práticas e éticas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, designers instrucionais e profissionais de tecnologia educacional que desejam integrar IA em suas práticas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a projetar, treinar e implantar assistentes de IA baseados em LLMs para automatizar tarefas pedagógicas, personalizar feedbacks e otimizar a gestão da sala de aula
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA na educação: do feedback à personalização
Configurar ambientes de desenvolvimento para LLMs (Google Colab, Hugging Face)
Projetar prompts pedagógicos: técnicas para avaliação, explicação e engajamento
Treinar modelos com dados educacionais: datasets públicos e privacidade
Integrar LLMs a APIs de LMS (Moodle, Google Classroom) com Python
Desenvolver um assistente de feedback automático para redações escolares
Avaliar métricas de desempenho: precisão, alucinações e viés em contextos educacionais
Projeto Final: Construir e implantar um assistente pedagógico completo com LlamaIndex
Projeto Final
Um assistente de IA funcional para uma disciplina específica, capaz de corrigir atividades, gerar feedbacks personalizados e recomendar materiais complementares, integrado a uma plataforma educacional (ex: Moodle) ou via chatbot
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Educador IA: Criando Assistentes Pedagógicos com LLMs
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
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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 = "Educador IA: Criando Assistentes Pedagógicos com LLMs"
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Módulo 1: Explorar casos de uso de IA na educação: do...
Este curso capacita educadores a transformar suas práticas pedagógicas com o uso de IA, desde a criação de materiais didáticos até a implementação de projetos inovadores em sala de aula. Aprenda a usar tecnologia de forma crítica e ética para potencializar o aprendizado dos alunos.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, gestores escolares e educadores em geral que desejam integrar IA em suas práticas educacionais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a entender, aplicar e ensinar conceitos de IA de forma ética e prática, utilizando ferramentas tecnológicas para potencializar o aprendizado
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar os conceitos básicos de IA e seu papel na educação
Analisar casos de uso de IA em ambientes educacionais
Configurar ferramentas de IA para criação de materiais didáticos
Desenvolver atividades pedagógicas com suporte de IA
Avaliar riscos e benefícios do uso de IA na educação
Criar um plano de aula que integre IA de forma ética e prática
Implementar um projeto piloto de IA em sala de aula
Projeto Final: Construir um plano de ensino com IA para uma disciplina específica
Projeto Final
Plano de ensino detalhado que integra ferramentas de IA para uma disciplina específica, incluindo atividades práticas, avaliação de riscos e estratégias de implementação
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Letramento em IA: Da Teoria à Prática para Educadores
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 Letramento em IA: Da Teoria à Prática para Educadores.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorar os conceitos básicos de IA e seu...
Aprenda a transformar o debugging em um processo ágil e inteligente com IA, reduzindo o tempo gasto na identificação e correção de erros. Domine ferramentas que traduzem mensagens de erro em soluções práticas e automatize correções simples para focar no que realmente importa.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e estudantes de TI que buscam otimizar o processo de debugging com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a integrar ferramentas de IA no fluxo de debugging para identificar, traduzir e corrigir erros de código instantaneamente
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para debugging
Configurando ambientes de desenvolvimento com plugins de IA
Analisando erros de código com LLMs em tempo real
Traduzindo mensagens de erro para soluções práticas
Automatizando correções simples com prompts avançados
Integrando IA no fluxo de CI/CD para validação contínua
Avaliando métricas de qualidade em correções automatizadas
Projeto Final: Construindo um assistente de debugging personalizado com IA
Projeto Final
Um assistente de debugging personalizado que identifica, traduz e sugere correções para erros de código em uma linguagem à escolha do aluno, integrado a uma IDE ou pipeline de CI/CD
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Debugging Turbo: IA para Correção de Erros em Tempo Real
módulo de ~75 mincertificado
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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 = "Debugging Turbo: IA para Correção de Erros em Tempo Real"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando ferramentas de IA para debugging
Transforme sua sala de aula com ferramentas de IA que automatizam tarefas repetitivas e personalizam o aprendizado. Aprenda a criar planos de aula, avaliações e atividades interativas em minutos, liberando tempo para o que realmente importa: ensinar.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e educadores em geral que desejam modernizar suas práticas com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a utilizar ferramentas de IA para criar planos de aula personalizados, avaliar alunos de forma automatizada e engajar estudantes com recursos interativos
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar o papel da IA na educação moderna
Configurar ferramentas de IA para criação de conteúdo educacional
Personalizar planos de aula com LLMs e prompts avançados
Automatizar avaliações e feedbacks com rubricas inteligentes
Criar chatbots educacionais para engajar alunos
Analisar dados de desempenho com dashboards interativos
Integrar IA em projetos interdisciplinares
Projeto Final: Construir um plano de aula completo com IA e apresentar resultados
Projeto Final
Um plano de aula personalizado para uma disciplina específica, incluindo atividades interativas geradas por IA, rubricas de avaliação automatizadas e um dashboard de acompanhamento de desempenho dos alunos
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Educador 4.0: Ferramentas de IA para Sala de Aula
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 Educador 4.0: Ferramentas de IA para Sala de Aula.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorar o papel da IA na educação moderna
Aprenda a transformar sua sala de aula com IA, economizando tempo em tarefas repetitivas e oferecendo uma experiência de aprendizado personalizada. Domine ferramentas práticas para engajar alunos e otimizar seu trabalho.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos e educadores interessados em tecnologia educacional
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar professores a utilizar IA para criar planos de aula personalizados, automatizar correções e engajar alunos com recursos interativos
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para educação
Personalizando planos de aula com LLMs
Automatizando correções e feedbacks com Python
Criando quizzes interativos com IA generativa
Integrando chatbots para dúvidas frequentes
Analisando desempenho de alunos com dashboards
Desenvolvendo projetos colaborativos com IA
Projeto Final: Construa um plano de aula inteligente com IA
Projeto Final
Um plano de aula completo com recursos de IA integrados (ex: chatbot para dúvidas, correção automatizada de atividades e relatórios de desempenho)
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Professor do Futuro: IA na Sala de Aula
módulo de ~75 mincertificado
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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 = "Professor do Futuro: IA na Sala de Aula"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando ferramentas de IA para educação
Este curso oferece uma visão prática e aplicável de como a IA pode ser integrada em diferentes áreas profissionais, capacitando você a desenvolver soluções inteligentes e estratégicas. Aprenda a transformar desafios do dia a dia em oportunidades de automação e inovação com IA.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de qualquer área que desejam entender e aplicar IA em suas rotinas de trabalho, gestores que buscam integrar IA em processos organizacionais e estudantes que querem se preparar para o mercado de trabalho com habilidades em IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar, avaliar e aplicar soluções de IA em contextos profissionais, desenvolvendo habilidades técnicas e estratégicas para implementar projetos reais
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da IA e seus impactos no mercado de trabalho
Mapeando competências essenciais para trabalhar com IA
Analisando casos de uso de IA em diferentes setores profissionais
Configurando ambientes de desenvolvimento para projetos de IA
Desenvolvendo soluções básicas com LLMs e automação de tarefas
Avaliando métricas e resultados de projetos de IA na prática
Implementando boas práticas de ética e governança em IA
Projeto Final: Construindo um plano de aplicação de IA para um caso profissional real
Projeto Final
Um plano detalhado de aplicação de IA em um contexto profissional específico, incluindo análise de viabilidade, ferramentas propostas e métricas de sucesso
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Competência em IA: Do Conceito à Aplicação Profissional
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 Competência em IA: Do Conceito à Aplicação Profissional.
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 os fundamentos da IA e seus...
