Aprenda a construir agentes autônomos robustos e escaláveis, desde a arquitetura até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas de LLMOps e integração com sistemas legados para criar soluções inteligentes prontas para o mercado.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de software e profissionais de DevOps com experiência em Python e frameworks de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, desenvolver e implantar agentes autônomos em ambientes de produção, utilizando técnicas avançadas de orquestração, LLMOps e integração com sistemas legados
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de agentes autônomos e casos de uso
Configurar ambiente de desenvolvimento com LangChain e LlamaIndex
Projetar loops de raciocínio (ReAct) para agentes inteligentes
Implementar orquestração de múltiplos agentes com LLMOps
Integrar agentes com bancos de dados e APIs externas
Otimizar latência e custo com técnicas de caching e fallback
Garantir segurança e compliance em sistemas multiagentes
Projeto Final: Deploy de um sistema multiagente em cloud com monitoramento
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional implantado em ambiente cloud (AWS/GCP), com documentação técnica, métricas de desempenho e plano de escalabilidade
>_
Agentes Autônomos: Arquitetura e Deploy 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 = "Agentes Autônomos: Arquitetura e Deploy em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar fundamentos de agentes autônomos e...
Aprenda a criar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando o padrão ReAct, e leve suas soluções de IA para o próximo nível com implementações práticas e escaláveis. Ideal para quem quer dominar a orquestração de LLMs em produção.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA e cientistas de dados com experiência em LLMs e Python, que desejam criar sistemas autônomos inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes autônomos usando o padrão ReAct, integrando raciocínio e execução em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configure ambientes para desenvolvimento de agentes autônomos
Projete loops de raciocínio e ação com LLMs
Integre agentes ReAct com bases de dados e APIs externas
Otimize prompts e fluxos para desempenho e precisão
Monitore e depure agentes autônomos em tempo real
Escalone soluções com LLMOps e boas práticas de produção
Projeto Final: Construa um agente ReAct para automação de tarefas complexas
Projeto Final
Um agente autônomo funcional usando o padrão ReAct, capaz de resolver uma tarefa complexa (ex: planejamento de viagens, gestão de projetos ou análise de dados) com integração a APIs externas e deploy em ambiente controlado
>_
ReAct Loops: Agentes Autônomos 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 = "ReAct Loops: Agentes Autônomos em Ação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entenda o padrão ReAct: Fundamentos e casos...
Aprenda a construir agentes autônomos capazes de raciocinar e agir em tempo real usando o padrão ReAct. Este curso prático ensina desde os fundamentos até a implementação em produção, com foco em escalabilidade e integração com sistemas reais.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps que desejam aprofundar seus conhecimentos em agentes autônomos e padrões de raciocínio
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes autônomos baseados em ReAct para ambientes de produção, integrando raciocínio e ação com LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
Configurando o ambiente para desenvolvimento de agentes autônomos
Implementando loops de raciocínio e ação com LLMs
Integrando agentes ReAct com APIs e sistemas externos
Otimizando desempenho e latência de agentes autônomos
Monitorando e avaliando agentes em produção
Escalando agentes ReAct com LLMOps e orquestração
Projeto Final: Construindo um agente autônomo ReAct para um caso real
Projeto Final
Um agente autônomo funcional baseado em ReAct, integrado a um sistema externo (ex: chatbot para suporte técnico, assistente de pesquisa ou automação de tarefas), com documentação e métricas de desempenho
>_
ReAct Avançado: Agentes Autônomos 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 = "ReAct Avançado: Agentes Autônomos em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando o padrão ReAct: Fundamentos e...
Aprenda a posicionar sua marca no topo das respostas das IAs generativas. Domine as técnicas de GEO para garantir que seu conteúdo seja a fonte primária dos LLMs.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Especialistas em SEO, profissionais de Marketing Digital e Desenvolvedores Web.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar estratégias técnicas de conteúdo e dados para que sites e marcas sejam recomendados por LLMs como ChatGPT, Perplexity e Gemini.
6 módulos · 10h · certificado ao final
Compreender a diferença entre Busca Tradicional (SEO) e Motores Generativos (GEO)
Analisar a indexação e a recuperação de informações via RAG
Otimizar a semântica de conteúdo para reconhecimento de LLMs
Implementar Schema Markup avançado para facilitar a extração de entidades
Validar a visibilidade da marca através de prompts de teste e métricas de citação
Projeto Final: Plano de GEO para um Produto ou Marca
Projeto Final
Auditoria de visibilidade em 3 LLMs diferentes e implementação de melhorias técnicas de conteúdo para aumentar a probabilidade de recomendação.
◎
GEO: Otimizando a Visibilidade para LLMs
módulo de ~100 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 6
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de GEO: Otimizando a Visibilidade para 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 medir e validar o desempenho de modelos de linguagem em produção, utilizando métricas avançadas e automação. Torne-se capaz de identificar falhas, otimizar respostas e garantir a qualidade de LLMs em aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps que desejam validar e otimizar modelos de linguagem em ambientes reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de avaliação automatizada para LLMs, utilizando métricas clássicas e modernas, além de frameworks como LangChain e LlamaIndex
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda os desafios de avaliar LLMs: por que acurácia não é suficiente
Explore métricas clássicas e modernas: BLEU, ROUGE, perplexidade e human evaluation
Configure ambientes de avaliação com LangChain e LlamaIndex
Crie datasets de teste para cenários específicos (RAG, chatbots, tradução, etc.)
Implemente pipelines de avaliação automatizada com Python e APIs
Analise resultados e identifique vieses e falhas em LLMs
Otimize modelos com base em métricas e feedback contínuo
Projeto Final: Construa um sistema de avaliação automatizada para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline de avaliação automatizada para um LLM, com relatórios de métricas, análise de vieses e sugestões de otimização, implementado em Python e integrado a um framework como LangChain ou LlamaIndex
◎
Métricas de LLMs: Do Zero à Avaliação Automatizada
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 LLMs: Do Zero à Avaliação Automatizada.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Entenda os desafios de avaliar LLMs: por que...
Aprenda a criar bots de conversação inteligentes que utilizam LLMs e RAG para oferecer respostas precisas e contextualizadas. Domine técnicas de engenharia de prompts e deploy para transformar suas ideias em soluções práticas e escaláveis.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, profissionais de TI e entusiastas que desejam criar soluções conversacionais avançadas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar bots de conversação inteligentes usando LLMs, RAG e boas práticas de engenharia de prompts
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura de bots de conversação com LLMs
Configurando ambientes de desenvolvimento para bots com Python
Integrando LLMs com APIs e bases de dados estruturadas
Aplicando RAG para enriquecer respostas com contexto personalizado
Otimizando prompts para respostas mais precisas e naturais
Implementando fallback e tratamento de erros em bots
Realizando deploy de bots em cloud com escalabilidade
Projeto Final: Construindo um bot de conversação completo com RAG e LLMs
Projeto Final
Um bot de conversação funcional, integrado a uma base de dados personalizada, com RAG implementado e deploy em ambiente de produção
>_
Construindo Bots de Conversação com LLMs e RAG
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 = "Construindo Bots de Conversação com LLMs e RAG"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a construir pipelines inteligentes de geração de conteúdo ou dados usando LLMs, desde a orquestração até a integração com sistemas existentes. Domine técnicas para escalar e otimizar fluxos automatizados com alta disponibilidade.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de IA e analistas de automação que desejam criar soluções de geração automatizada para produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar pipelines de geração de conteúdo ou dados usando LLMs, com foco em automação e integração com sistemas existentes
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso para automação de geração com LLMs
Configurar ambientes de desenvolvimento para pipelines de IA
Orquestrar LLMs com LangChain e LlamaIndex para fluxos automatizados
Integrar pipelines com bancos de dados e APIs externas
Implementar fallback multiprovider para alta disponibilidade
Validar e filtrar saídas de LLMs com métricas automatizadas
Otimizar custos e latência em pipelines de geração
Projeto Final: Construir um pipeline de geração automatizada para um caso real
Projeto Final
Um pipeline de geração automatizada funcional, integrado a uma base de dados ou API, com fallback e validação de qualidade implementados
◎
Automação de Geração: Pipelines Inteligentes 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 Automação de Geração: Pipelines Inteligentes 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: Explorar casos de uso para automação de...
Aprenda a construir chatbots avançados que combinam LLMs e RAG para respostas precisas e contextuais. Domine técnicas de deploy e otimização para sistemas escaláveis e eficientes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, analistas de dados e profissionais de TI interessados em chatbots e automação conversacional
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar chatbots inteligentes utilizando LLMs, RAG e boas práticas de engenharia de prompts
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar arquiteturas de chatbots com LLMs e RAG
Configurar ambientes de desenvolvimento com LangChain e LlamaIndex
Implementar RAG híbrido para busca semântica e clássica
Aplicar técnicas de ReAct para agentes autônomos de raciocínio
Otimizar prompts com few-shot e zero-shot learning
Integrar chatbots a APIs e sistemas legados
Monitorar desempenho com métricas de latência e qualidade
Projeto Final: Construir e implantar um chatbot inteligente com RAG e LLMs
Projeto Final
Um chatbot inteligente implantado em ambiente de produção, com RAG, integração a APIs e métricas de avaliação
>_
Chatbots Inteligentes: Do RAG ao Deploy com LLMs
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 = "Chatbots Inteligentes: Do RAG ao Deploy com LLMs"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar arquiteturas de chatbots com LLMs e RAG
Domine a arte de levar código do desenvolvimento para a produção com a máxima eficiência. Aprenda a integrar IA em cada etapa do ciclo de vida do software para eliminar gargalos e erros manuais.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de DevOps e profissionais de infraestrutura
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de criar e gerenciar pipelines de entrega contínua que utilizam IA para testes automáticos, análise de código e deploy resiliente
7 módulos · 12h · certificado ao final
Mapear o fluxo de entrega contínua moderno
Configurar esteiras de CI/CD com integração de LLMs
Automatizar testes unitários e integrados usando agentes de IA
Implementar análise estática de código com ferramentas preditivas
Otimizar o deploy com estratégias de Blue-Green e Canary
Monitorar a saúde da produção com observabilidade inteligente
Projeto Final: Construção de uma Pipeline Autônoma de Ponta a Ponta
Projeto Final
Criação de um pipeline completo no GitHub Actions ou GitLab CI que utiliza IA para validar commits, sugerir correções de bugs e realizar o deploy automatizado em ambiente de nuvem
>_
Pipeline de Produção Inteligente: Automação com IA
módulo de ~103 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 7
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 = "Pipeline de Produção Inteligente: Automação com IA"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Mapear o fluxo de entrega contínua moderno
Aprenda a criar agentes autônomos que resolvem problemas complexos em produção, desde a arquitetura até a escalabilidade com LLMOps. Domine técnicas para reduzir custos e garantir alta disponibilidade em sistemas críticos.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de software e profissionais de DevOps que desejam dominar a criação de agentes autônomos em ambientes corporativos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes autônomos com foco em produção, monitoramento e otimização de custos
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo arquiteturas de agentes autônomos e casos de uso
Configurando ambientes de desenvolvimento para LLMs e agentes
Projetando loops de raciocínio (ReAct) para agentes especializados
Orquestrando múltiplos agentes com LangChain e LlamaIndex
Implementando LLMOps: versionamento, monitoramento e fallback
Otimizando custos e latência com técnicas de caching e batching
Validando e testando agentes com métricas automatizadas
Integrando agentes com sistemas externos via APIs e webhooks
Projeto Final: Construindo um sistema multiagente escalável com LLMOps
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional com orquestração, monitoramento e documentação técnica, pronto para deploy em ambiente corporativo
>_
Agentes Autônomos: Orquestração e Escalabilidade com LLMOps
módulo de ~80 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 9
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 = "Agentes Autônomos: Orquestração e Escalabilidade com LLMOps"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo arquiteturas de agentes autônomos...
