Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender contexto e significado. Domine técnicas avançadas de RAG e implemente soluções práticas para otimizar a recuperação de informações em qualquer aplicação.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em otimizar buscas e sistemas de informação
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca semântica e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para aplicações práticas
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F ao RAG
- Implementar regex e NER para extração de dados clássica
- Criar embeddings com Python para busca semântica
- Configurar pipelines RAG com LangChain e LlamaIndex
- Avaliar métricas de desempenho em sistemas de busca
- Otimizar latência e relevância em buscas inteligentes
- Integrar LLMs para geração de respostas contextuais
- Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente com RAG e deploy
Projeto Final
Um sistema de busca semântica funcional, com RAG, capaz de responder perguntas complexas a partir de um conjunto de dados personalizado, implementado em produção
Aprenda a transformar suas obras ou ideias em projetos práticos de IA, criando soluções interativas como chatbots e assistentes de pesquisa. Ideal para criadores de conteúdo que querem inovar e ampliar seu portfólio com tecnologia.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Escritores, jornalistas, estudantes de comunicação, blogueiros e criadores de conteúdo que desejam incorporar IA em seus projetos para ampliar seu portfólio e oportunidades profissionais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar escritores, jornalistas e criadores de conteúdo a desenvolverem projetos de IA que transformem suas obras ou ideias em soluções tecnológicas demonstráveis, como chatbots, assistentes de pesquisa ou geradores de conteúdo automatizado
9 módulos · 10h · certificado ao final
- Explorando casos de uso: Como IA pode transformar livros e textos em projetos interativos
- Selecionando sua obra ou ideia: Do conceito ao escopo técnico para IA
- Configurando ambientes: Ferramentas de IA para criadores de conteúdo (LlamaIndex, LangChain, APIs)
- Treinando modelos: Como usar RAG para alimentar IA com seu conteúdo exclusivo
- Desenvolvendo chatbots literários: Interação inteligente com leitores usando LLMs
- Automatizando pesquisas: Assistentes de IA para jornalistas e escritores
- Gerando conteúdo derivado: IA para resumos, análises e adaptações de textos
- Deploy do projeto: Publicando seu assistente de IA ou chatbot em plataformas acessíveis
- Projeto Final: Construa um assistente de IA personalizado para seu livro ou conteúdo
Projeto Final
Um assistente de IA funcional (chatbot ou RAG) baseado em um livro, artigo ou ideia do aluno, publicado em uma plataforma de fácil acesso (ex: Hugging Face, Streamlit) e documentado em um repositório GitHub com README técnico
Transforme sua sala de aula com IA sem precisar ser um expert em tecnologia. Este curso ensina educadores a usar ferramentas práticas para personalizar o ensino, economizar tempo em correções e engajar alunos com soluções inovadoras.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, tutores e gestores educacionais que desejam modernizar suas práticas com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores a utilizar IA para criar planos de aula personalizados, automatizar correções, detectar plágio e desenvolver assistentes pedagógicos interativos
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando fundamentos de IA: do zero-shot ao RAG para educadores
- Personalizando planos de aula com LLMs: prompts para diferentes disciplinas
- Automatizando correções: configurando rubricas com LLMs para redações e provas
- Construindo um assistente pedagógico: RAG para responder dúvidas de alunos em tempo real
- Detectando plágio e cola: implementando sistemas anti-fraude com IA
- Analisando dados educacionais: criando dashboards com Python para acompanhar turmas
- Desenvolvendo atividades interativas: gamificação com IA para engajar alunos
- Projeto Final: Implementando um sistema completo de IA para sua disciplina
Projeto Final
Um sistema funcional de IA para a disciplina do educador, incluindo: (1) plano de aula personalizado gerado por LLM, (2) rubrica automatizada para correção de redações, (3) assistente pedagógico com RAG para dúvidas comuns, e (4) dashboard de acompanhamento de turma
Aprenda a transformar o processo de validação científica com IA, reduzindo tempo de revisão e aumentando a confiabilidade dos resultados. Domine técnicas avançadas de LLMs para automação de peer review e publicação científica inteligente
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos, editores de revistas científicas e profissionais de R&D
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores a implementar pipelines de validação científica automatizada, desde a revisão de literatura até a checagem de consistência metodológica e geração de pareceres
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar frameworks de RAG para revisão sistemática de literatura
- Analisar consistência metodológica com LLMs especializados
- Criar agentes autônomos para geração de pareceres de peer review
- Implementar detecção de plágio e alucinações em papers científicos
- Validar resultados estatísticos com IA e Python
- Orquestrar pipelines de validação com LLMOps
- Integrar sistemas de validação com plataformas de submissão científica
- Projeto Final: Construir um sistema completo de validação científica automatizada
Projeto Final
Um pipeline de validação científica automatizada, capaz de revisar literatura, checar metodologia, gerar pareceres e detectar inconsistências em papers, com deploy em ambiente de produção
Aprenda a construir ferramentas de IA que automatizam tarefas de desenvolvimento, desde debugging até geração de código, e implante soluções práticas para seu dia a dia. Transforme sua produtividade com tecnologia de ponta.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA, DevOps e profissionais de TI que desejam integrar IA em suas rotinas de desenvolvimento
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a criar, otimizar e implantar ferramentas de IA que automatizam tarefas repetitivas, melhoram a produtividade e integram-se ao fluxo de trabalho moderno
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando casos de uso de IA para desenvolvedores
- Configurando ambientes de desenvolvimento com LLMs locais
- Automatizando debugging com IA e tradução de erros em tempo real
- Criando assistentes de código com RAG e embeddings personalizados
- Integrando LLMs em pipelines de CI/CD para revisão de código
- Otimizando prompts para geração de documentação técnica
- Desenvolvendo agentes autônomos para tarefas repetitivas
- Projeto Final: Construa e implante uma ferramenta de IA para seu fluxo de trabalho
Projeto Final
Uma ferramenta de IA personalizada (ex: assistente de debugging, gerador de documentação ou revisor de código) integrada ao GitHub/GitLab e pronta para deploy
Aprenda a construir pipelines de geração de conteúdo escaláveis e automatizados usando IA, desde a integração de modelos até o deploy em produção. Ideal para quem busca otimizar processos com automação inteligente.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI interessados em automação e geração de conteúdo com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar pipelines de geração de conteúdo e automação utilizando modelos de linguagem e frameworks de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando conceitos de pipelines de geração com IA
- Configurando ambientes para automação com LLMs
- Integrando APIs de IA em fluxos de trabalho
- Automatizando geração de texto e dados com Python
- Otimizando pipelines para latência e custo
- Implementando fallback e redundância em pipelines
- Deployando pipelines em cloud com escalabilidade
- Projeto Final: Construindo um pipeline de geração automatizado com LLMs
Projeto Final
Um pipeline de geração de conteúdo automatizado, integrado a um LLM, com deploy em ambiente cloud e métricas de performance
Aprenda a transformar a produção científica com agentes autônomos que colaboram para gerar artigos estruturados, validados e prontos para submissão. Domine RAG multiagente e LLMOps para escalar pesquisas com precisão e eficiência.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de áreas técnicas que desejam automatizar etapas da produção científica com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e orquestrar agentes autônomos especializados em pesquisa acadêmica, combinando RAG, LLMs e técnicas de colaboração multiagente para produzir artigos científicos estruturados e validados
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando arquiteturas multiagente para pesquisa científica
- Configurando RAG especializado por seção de artigo (ex: metodologia vs. discussão)
- Treinando agentes com prompts few-shot para formatação acadêmica (ABNT, APA, etc.)
- Implementando loops ReAct para validação cruzada de referências e dados
- Orquestrando 5+ agentes com LLMOps: balanceamento de carga e fallback
- Avaliando artigos gerados com LLMs como juízes: métricas de coerência e originalidade
- Integrando APIs de bases científicas (arXiv, PubMed, SciELO) para dados atualizados
- Projeto Final: Deploy de um sistema multiagente para geração de artigos em produção
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional com RAG que gera um artigo científico completo (4+ seções) a partir de um tema de pesquisa, incluindo validação automática de referências, formatação acadêmica e deploy em ambiente cloud (ex: AWS/GCP)
Aprenda a criar um chatbot inteligente que responde com base em seus próprios dados, utilizando RAG e LlamaIndex. Domine desde a preparação dos dados até o deploy em produção, garantindo respostas contextualizadas e de alta qualidade.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, entusiastas de IA e profissionais de TI que desejam criar assistentes inteligentes personalizados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenvolver um chatbot personalizado que utilize seus próprios dados para respostas contextualizadas, implementando RAG com LlamaIndex e deploy em produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando os fundamentos do RAG e suas aplicações
- Configurando o ambiente de desenvolvimento com LlamaIndex
- Preparando e indexando dados personalizados para o chatbot
- Implementando embeddings e estratégias de recuperação avançada
- Integrando LLMs e ajustando prompts para respostas precisas
- Otimizando a latência e performance do chatbot
- Realizando deploy do chatbot em cloud com escalabilidade
- Avaliando métricas e melhorando a qualidade das interações
- Projeto Final: Construindo e deployando seu chatbot pessoal com RAG
Projeto Final
Um chatbot pessoal funcional, integrado a uma base de dados customizada, com deploy em ambiente cloud e documentação técnica
Transforme seu conhecimento teórico em provas concretas de habilidade técnica. Aprenda a empacotar e publicar projetos de IA que atraem a atenção de empresas de tecnologia.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, estudantes de ciência de dados e aspirantes a engenheiros de IA
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de desenvolver e publicar projetos reais de IA que demonstrem competência técnica para recrutadores
7 módulos · 10h · certificado ao final
- Mapear competências técnicas e escolher nichos de IA
- Desenvolver projetos de RAG e Agentes para demonstração
- Implementar interfaces rápidas com Streamlit ou Gradio
- Publicar aplicações em nuvem utilizando Hugging Face Spaces
- Estruturar o GitHub com documentação técnica persuasiva
- Otimizar o LinkedIn para visibilidade de projetos tech
- Projeto Final: Publicação de um ecossistema de portfólio integrado
Projeto Final
Um site de portfólio contendo links para aplicações de IA em produção e repositórios documentados
Aprenda a usar IA para acelerar a produção e revisão de artigos científicos, desde a coleta de referências até a submissão. Domine ferramentas que automatizam tarefas repetitivas e melhoram a qualidade das suas publicações.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos, estudantes de pós-graduação e profissionais que publicam artigos científicos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar pesquisadores a utilizar ferramentas de IA para otimizar a escrita, revisão, submissão e análise de publicações científicas
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorando ferramentas de IA para pesquisa científica
- Automatizando a coleta de referências com APIs e LLMs
- Gerando rascunhos de artigos com prompts avançados
- Revisando textos científicos com IA: gramática, coesão e estilo
- Analisando métricas de impacto com dashboards automatizados
- Submetendo artigos: automação de processos e compliance
- Avaliando revisões de pares com LLMs e detecção de vieses
- Projeto Final: Publicação científica otimizada com IA
Projeto Final
Um artigo científico revisado e otimizado com ferramentas de IA, incluindo análise de métricas e submissão automatizada para uma revista simulada
