Aprenda a transformar LLMs em ferramentas poderosas para gerar documentos profissionais de forma escalável e automatizada. Ideal para quem busca eliminar tarefas repetitivas e garantir consistência em textos técnicos ou jurídicos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de áreas jurídicas, administrativas ou técnicas que precisam automatizar a criação de documentos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar sistemas automatizados para gerar, formatar e gerenciar documentos técnicos, contratos ou relatórios usando LLMs e integração com APIs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando modelos de LLMs para geração de documentos
Configurando pipelines de prompts para templates estruturados
Integrando LLMs com APIs para dados dinâmicos
Validando e corrigindo documentos com IA
Implementando fallback multiprovider para alta disponibilidade
Automatizando formatação e exportação (PDF, DOCX, Markdown)
Otimizando latência e custos em produção
Projeto Final: Construindo um gerador de contratos automatizado com deploy
Projeto Final
Um sistema funcional de geração de documentos (ex: contratos, relatórios técnicos ou manuais) com interface via API ou CLI, integrado a um LLM e com validação automatizada
>_
Geradores de Documentos com LLMs: Do Prompt ao Deploy
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 = "Geradores de Documentos com LLMs: Do Prompt ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando modelos de LLMs para geração de...
Aprenda a usar IA para transformar código complexo em explicações claras e documentação técnica automatizada. Ideal para desenvolvedores que querem otimizar o entendimento de sistemas e acelerar o onboarding de equipes.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, estudantes de TI, analistas de sistemas e profissionais que trabalham com manutenção ou revisão de código
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a utilizar ferramentas de IA para interpretar, documentar e corrigir código, além de gerar explicações claras para equipes e clientes
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para explicação de código
Traduzindo erros e logs com LLMs
Gerando documentação técnica automatizada
Criando prompts eficazes para análise de código
Integrando IA em pipelines de CI/CD para explicação contínua
Aplicando explicações de código em projetos colaborativos
Desenvolvendo um assistente de código com IA
Projeto Final: Construa um explicador de código personalizado
Projeto Final
Um sistema automatizado que recebe um trecho de código e gera uma explicação detalhada, documentação e sugestões de melhorias, integrado a uma ferramenta de versionamento (GitHub/GitLab)
>_
Explicando Código com IA: Do Debug ao Deploy
módulo de ~75 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 = "Explicando Código com IA: Do Debug ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando ferramentas de IA para explicação...
Aprenda a transformar mensagens de erro confusas em soluções claras e automatizadas com IA. Este curso ensina como usar ferramentas de inteligência artificial para traduzir, corrigir e prevenir erros de código, acelerando seu fluxo de desenvolvimento.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores iniciantes, estudantes de TI, profissionais de suporte técnico e entusiastas de programação que desejam acelerar a resolução de erros
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a interpretar, traduzir e corrigir erros de código em diferentes linguagens de programação utilizando ferramentas de IA e automação
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo mensagens de erro: Tipos e estruturas comuns
Configurando ferramentas de IA para tradução de erros
Traduzindo erros de sintaxe com LLMs e prompts especializados
Automatizando correções com scripts Python e APIs de IA
Integrando tradutores de erros em IDEs (VS Code, PyCharm, etc.)
Criando um pipeline de debugging com GitHub Actions e IA
Analisando casos reais: Erros comuns e soluções inteligentes
Projeto Final: Construindo um tradutor de erros personalizado com IA
Projeto Final
Um tradutor de erros personalizado que interpreta mensagens de erro em uma linguagem de programação escolhida e sugere correções usando IA, integrado a uma IDE ou pipeline de CI/CD
>_
Debugging Turbo: Tradutor de Erros com IA
módulo de ~75 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 = "Debugging Turbo: Tradutor de Erros com IA"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo mensagens de erro: Tipos e...
Aprenda a transformar rubricas tradicionais em sistemas inteligentes usando LLMs, garantindo avaliações consistentes e escaláveis. Ideal para educadores e profissionais que buscam automação sem perder a qualidade.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Educadores, profissionais de RH, avaliadores de conteúdo e desenvolvedores interessados em automação de avaliações
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar sistemas automatizados de rubricas para avaliação de textos, projetos ou respostas usando LLMs, garantindo consistência e escalabilidade
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo rubricas: Estrutura e aplicação manual
Introdução aos LLMs para avaliação automatizada
Configurando o ambiente: Python e bibliotecas essenciais
Projetando rubricas compatíveis com LLMs
Treinando modelos para aplicar rubricas em textos
Avaliando resultados: Métricas e ajustes finos
Integrando rubricas automatizadas em sistemas educacionais ou corporativos
Projeto Final: Construindo um sistema completo de rubricas automatizadas
Projeto Final
Um sistema funcional de rubricas automatizadas para avaliação de redações, projetos ou feedbacks, com relatórios de desempenho gerados por LLMs
>_
Rubricas Automatizadas: Avaliação com LLMs na Prática
módulo de ~75 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 = "Rubricas Automatizadas: Avaliação com LLMs na Prática"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo rubricas: Estrutura e aplicação...
Aprenda a criar sistemas inteligentes de avaliação para modelos de IA, combinando métricas clássicas e LLMs como juízes. Automatize processos e melhore a performance dos seus modelos com técnicas avançadas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que trabalham com modelos de linguagem ou sistemas de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de avaliação automatizada para modelos de IA, utilizando métricas personalizadas e LLMs como juízes
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo os fundamentos da avaliação de modelos de IA
Explorando métricas clássicas e suas limitações
Configurando LLMs como juízes em pipelines de avaliação
Criando métricas personalizadas para casos de uso específicos
Automatizando a coleta e análise de feedback com Python
Integrando sistemas de avaliação em ambientes de produção
Otimizando modelos com base em resultados automatizados
Projeto Final: Construindo um pipeline completo de avaliação automatizada
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, com métricas personalizadas e relatórios gerados automaticamente
◎
Avaliação de Modelos: Métricas e Automação com LLMs
módulo de ~75 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Avaliação de Modelos: Métricas e Automação 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 os fundamentos da avaliação de...
Aprenda a medir e otimizar a qualidade de sistemas de IA com LLMs, desde métricas clássicas até avaliações avançadas em produção. Domine benchmarks e pipelines automatizados para garantir resultados consistentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar, analisar e otimizar métricas de qualidade para modelos de linguagem e sistemas de IA em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas clássicas: Precisão, Recall e F1-Score
Explorando métricas específicas para LLMs: Perplexity e BLEU
Implementando avaliação humana automatizada com LLMs como juízes
Configurando benchmarks personalizados para domínios específicos
Automatizando pipelines de avaliação com Python e frameworks de LLMOps
Analisando trade-offs entre latência, custo e qualidade em produção
Otimizando modelos com base em métricas de qualidade e feedback
Projeto Final: Construindo um sistema de avaliação contínua para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, incluindo métricas personalizadas, benchmarks e relatórios de otimização
◎
Métricas de Qualidade para Sistemas com LLMs
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 Métricas de Qualidade para Sistemas com LLMs.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a criar sistemas de avaliação automatizada para LLMs e modelos de IA, garantindo precisão e escalabilidade em produção. Domine métricas avançadas e frameworks modernos para otimizar seus projetos de inteligência artificial.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores que trabalham com LLMs e sistemas de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e otimizar pipelines de avaliação automatizada para modelos de linguagem e sistemas de IA, utilizando frameworks modernos e métricas avançadas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos da avaliação automatizada em IA
Configurar ambientes para avaliação de LLMs com Python
Implementar métricas clássicas e avançadas para LLMs
Automatizar pipelines de avaliação com frameworks como LangChain
Avaliar modelos em cenários de produção com dados reais
Otimizar LLMs com base em métricas automatizadas
Integrar sistemas de avaliação a APIs e microsserviços
Projeto Final: Construir um pipeline completo de avaliação automatizada para um caso de uso real
Projeto Final
Pipeline de avaliação automatizada para um LLM, incluindo métricas personalizadas, integração com API e relatório de otimização
>_
Avaliação Automatizada: Métricas e LLMs em Ação
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 = "Avaliação Automatizada: Métricas e LLMs em Ação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a criar sistemas inteligentes de avaliação que substituem processos manuais, economizando tempo e aumentando a precisão. Domine técnicas avançadas com LLMs e aplique em projetos reais, desde a definição de métricas até a implementação em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores interessados em automação de avaliações com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e validar sistemas de avaliação automatizada usando LLMs, desde a definição de métricas até o deploy em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo o problema: Por que avaliar automaticamente?
Explorando métricas clássicas e suas limitações
Configurando LLMs para tarefas de avaliação
Projetando métricas personalizadas com Python
Integrando avaliações em pipelines com LangChain
Validando resultados: Benchmarks e testes A/B
Otimizando desempenho e custo em produção
Projeto Final: Construa um sistema de avaliação automatizada para um caso real
Projeto Final
Um sistema funcional de avaliação automatizada, com métricas personalizadas, integrado a uma API e documentado para deploy
>_
Avaliação Automatizada com LLMs: Do Zero à Métrica
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 = "Avaliação Automatizada com LLMs: Do Zero à Métrica"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo o problema: Por que avaliar...
Aprenda a avaliar e otimizar LLMs com técnicas avançadas de scoring, desde métricas básicas até deploy em produção. Domine ferramentas como Hugging Face e LLMOps para garantir modelos de alto desempenho.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de ML, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de scoring para LLMs, avaliar modelos com métricas personalizadas e otimizar seu desempenho em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas de scoring para LLMs: Precisão, Recall e Beyond
Implementando benchmarks personalizados com Python e Hugging Face
Avaliação de respostas: Métricas semânticas e de coerência
Scoring em tempo real: APIs e integração com sistemas de produção
Otimizando LLMs com feedback de scoring: Fine-tuning e ajustes
Deploy de pipelines de scoring com LLMOps e monitoramento contínuo
Comparando modelos: Técnicas de A/B testing para LLMs
Projeto Final: Construindo um sistema de scoring para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline completo de scoring para um LLM, incluindo métricas personalizadas, integração com API e relatório de otimização
>_
Scoring de LLMs: Métricas e Otimização em Produção
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 = "Scoring de LLMs: Métricas e Otimização em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo métricas de scoring para LLMs:...
Aprenda a avaliar LLMs de forma prática e profissional, utilizando métricas avançadas e benchmarks personalizados. Domine técnicas para medir desempenho, segurança e eficiência de modelos, garantindo decisões baseadas em dados para deploy em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais que trabalham com deploy de LLMs em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a avaliar, comparar e otimizar LLMs utilizando frameworks de métricas, benchmarks e técnicas de validação automatizada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas clássicas e modernas para LLMs
Configurando benchmarks com datasets públicos e privados
Avaliar respostas de LLMs com métricas de qualidade e segurança
Automatizando pipelines de avaliação com Python e Hugging Face
Comparando modelos open-source e proprietários em produção
Analisando trade-offs: desempenho vs. custo vs. latência
Criando dashboards de avaliação com Streamlit e Plotly
Projeto Final: Avaliação completa de um LLM para um caso de uso real
Projeto Final
Um relatório técnico detalhado com métricas, benchmarks e recomendações para otimização de um LLM em um cenário de produção, acompanhado de um dashboard interativo para visualização dos resultados
◎
Avaliação de LLMs: Métricas e Benchmarks na Prática
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 Avaliação de LLMs: Métricas e Benchmarks na Prática.
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 métricas clássicas e modernas...
