Aprenda a transformar seu fluxo de trabalho com ferramentas de IA e automação, reduzindo tarefas manuais e aumentando a eficiência. Domine técnicas para integrar IA em todas as etapas do desenvolvimento, desde a escrita de código até o deploy.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e tech leads que buscam otimizar seus processos com automação e IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a automatizar tarefas repetitivas, integrar IA em seus workflows e aumentar a produtividade com ferramentas modernas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para devs: GitHub Copilot, Tabnine e Codeium
Automatizando tarefas com GitHub Actions e IA: do commit ao deploy
Integrando LLMs em IDEs: VS Code, JetBrains e plugins inteligentes
Debugging e otimização de código com IA: ferramentas e técnicas avançadas
Gerando documentação técnica automaticamente com IA
Criando assistentes de IA para suporte no desenvolvimento: prompts e automação
Orquestrando pipelines de CI/CD com IA: testes, builds e deploys inteligentes
Projeto Final: Construa um fluxo de trabalho automatizado com IA para um projeto real
Projeto Final
Um pipeline de CI/CD automatizado com integração de IA para um projeto de software, incluindo geração de documentação, debugging assistido por IA e deploy otimizado
>_
Ferramentas Devs Turbo: Automação e IA no Fluxo de Trabalho
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 = "Ferramentas Devs Turbo: Automação e IA no Fluxo de Trabalho"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando ferramentas de IA para devs:...
Aprenda a escolher e implementar ferramentas de IA em projetos reais, desde a configuração até o deploy. Domine automação, métricas e boas práticas para escalar soluções inteligentes com confiança.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, gestores de TI e profissionais que desejam integrar IA em seus projetos ou negócios
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a selecionar, configurar e implantar ferramentas de IA para automação, análise e geração de valor em diferentes contextos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando o ecossistema de ferramentas de IA: LLMs, RAG e agentes
Configurando ambientes para desenvolvimento com IA (Python, APIs e SDKs)
Integrando LLMs em aplicações: da API ao deploy local
Automatizando tarefas com agentes de IA e workflows
Avaliando desempenho e custo: métricas para ferramentas de IA
Otimizando prompts e fluxos para produção
Implementando fallback e resiliência em sistemas de IA
Projeto Final: Construindo uma solução de IA do zero ao deploy
Projeto Final
Uma aplicação funcional que utilize pelo menos duas ferramentas de IA (ex: LLM + RAG) para resolver um problema real, com documentação técnica e deploy em ambiente cloud
>_
Ferramentas de IA: Do Zero ao Deploy Prático
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 = "Ferramentas de IA: Do Zero ao Deploy Prático"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando o ecossistema de ferramentas de...
Aprenda a transformar processos científicos manuais em fluxos automatizados com agentes de IA. Domine técnicas de integração de LLMs, análise de dados e deploy para acelerar pesquisas e reduzir erros humanos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de laboratórios que desejam automatizar processos científicos com tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e deployar agentes autônomos que auxiliem em tarefas científicas, como análise de dados, revisão de literatura e simulações
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de agentes científicos em laboratórios
Configurar ambientes de desenvolvimento para agentes autônomos
Integrar LLMs para análise de artigos e geração de insights
Automatizar coleta e processamento de dados experimentais com Python
Desenvolver agentes para simulações e validação de hipóteses
Implementar fallback e validação científica em agentes
Deployar agentes em ambientes de nuvem ou edge computing
Projeto Final: Construir um agente científico para um caso real de pesquisa
Projeto Final
Um agente autônomo capaz de analisar artigos científicos, extrair dados relevantes e gerar relatórios de revisão de literatura ou validação de hipóteses
>_
Agentes Científicos Autônomos: Do Laboratório ao Código
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 Científicos Autônomos: Do Laboratório ao Código"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar casos de uso de agentes científicos...
Aprenda a criar sistemas inteligentes onde múltiplos agentes colaboram para resolver problemas complexos, desde a modelagem até a implementação prática. Domine técnicas avançadas de IA para automação distribuída e escalável.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software, cientistas de dados e profissionais de IA interessados em automação colaborativa e sistemas distribuídos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas multiagentes usando frameworks modernos e técnicas de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando fundamentos de sistemas multiagentes e casos de uso
Configurando o ambiente de desenvolvimento com Python e frameworks especializados
Projetando agentes autônomos com objetivos e comportamentos específicos
Implementando protocolos de comunicação entre agentes (FIPA, ACL)
Aplicando algoritmos de negociação e coordenação em sistemas distribuídos
Integrando LLMs para tomada de decisão inteligente em agentes
Otimizando desempenho e escalabilidade em ambientes de produção
Projeto Final: Construindo um sistema multiagente para automação de processos empresariais
Projeto Final
Um sistema multiagente funcional para automação de um processo empresarial (ex: logística, atendimento ao cliente ou gestão de recursos), com documentação técnica e deploy em ambiente simulado
>_
Sistemas Multiagentes: Do Código à Automação Colaborativa
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 = "Sistemas Multiagentes: Do Código à Automação Colaborativa"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a criar sistemas RAG escaláveis com múltiplos agentes autônomos, combinando busca semântica avançada e geração distribuída. Domine técnicas de orquestração e LLMOps para implementar soluções robustas e eficientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps com experiência em Python e NLP
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas RAG multiagentes usando LLMs, embeddings e orquestração avançada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar fundamentos de RAG e arquiteturas multiagentes
Configurar ambientes de desenvolvimento para LLMs distribuídos
Implementar agentes especializados em busca semântica e geração
Orquestrar comunicação entre agentes com filas e eventos
Aplicar técnicas de fallback e resiliência em sistemas multiagentes
Monitorar e avaliar desempenho com métricas customizadas
Otimizar latência e custo em pipelines distribuídos
Projeto Final: Construir um sistema RAG multiagente para suporte técnico automatizado
Projeto Final
Um sistema RAG multiagente funcional, com documentação técnica e métricas de avaliação, pronto para deploy em ambiente de produção
◎
RAG Multiagente: Orquestração Avançada 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 RAG Multiagente: Orquestração Avançada 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 fundamentos de RAG e arquiteturas...
Aprenda a projetar prompts poderosos que transformam LLMs em soluções práticas para automação e tomada de decisão. Este curso combina teoria e prática para preparar você a implementar sistemas escaláveis com engenharia de prompts avançada
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de automação que buscam dominar técnicas de prompt para aplicações reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e implementar prompts escaláveis para automação, geração de conteúdo e tomada de decisão com LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos da engenharia de prompts e sua evolução
Dominar técnicas de zero-shot e few-shot para LLMs
Aplicar chain-of-thought e raciocínio estruturado em prompts
Otimizar prompts para redução de custos e latência em produção
Implementar fallback e validação de respostas em sistemas críticos
Integrar prompts com APIs e frameworks (LangChain, LlamaIndex)
Testar e avaliar prompts usando métricas de qualidade e desempenho
Projeto Final: Construir um sistema automatizado com prompts para um caso de uso real
Projeto Final
Um pipeline de automação com LLMs que resolve um problema específico (ex: geração de relatórios, atendimento ao cliente, análise de dados) usando técnicas avançadas de prompt
>_
Prompt Engineering: Da Teoria à Produção Avançada
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 = "Prompt Engineering: Da Teoria à Produção Avançada"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar os fundamentos da engenharia de...
Aprenda a dominar técnicas avançadas de prompt engineering para extrair o máximo de LLMs em produção. Construa sistemas escaláveis e precisos com automação e validação integradas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que trabalham com modelos de linguagem em produção
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas como few-shot, chain-of-thought e RAG para melhorar a precisão, consistência e escalabilidade de sistemas baseados em LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos do prompt engineering e seus desafios
Aplicar técnicas de zero-shot e few-shot com exemplos práticos
Implementar chain-of-thought para raciocínio complexo em LLMs
Otimizar prompts com RAG para contexto dinâmico e preciso
Validar e testar prompts com métricas de qualidade e desempenho
Automatizar pipelines de prompt com LLMOps e versionamento
Projetar sistemas de fallback para respostas robustas em produção
Projeto Final: Construir um sistema de atendimento automatizado com 5 técnicas de prompt integradas
Projeto Final
Um sistema de chatbot com prompts otimizados para um caso de uso real (ex: suporte técnico, jurídico ou educacional), incluindo documentação das técnicas aplicadas e métricas de desempenho
◎
Prompt Engineering: Técnicas Avançadas para LLMs em Produção
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 Prompt Engineering: Técnicas Avançadas para LLMs em Produção.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a dominar técnicas de few-shot learning para criar prompts poderosos que elevam a precisão e adaptabilidade de LLMs. Ideal para quem busca extrair o máximo de modelos de linguagem em projetos reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de prompts, cientistas de dados e profissionais de IA que buscam aprimorar a interação com modelos de linguagem
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar prompts few-shot eficazes para melhorar a precisão e adaptabilidade de LLMs em tarefas específicas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar os fundamentos do few-shot learning e suas aplicações
Analisar casos de uso reais de few-shot em LLMs
Selecionar exemplos eficazes para prompts few-shot
Ajustar a estrutura de prompts para maximizar desempenho
Testar e validar prompts few-shot com métricas quantitativas
Integrar few-shot learning em pipelines de automação com LLMs
Comparar few-shot, zero-shot e fine-tuning em cenários práticos
Projeto Final: Construir um sistema de prompts few-shot para um caso de uso real
Projeto Final
Um conjunto de prompts few-shot otimizados para uma tarefa específica (ex: classificação de texto, geração de código, ou tradução especializada), acompanhado de um relatório de performance e ajustes realizados
◎
Few-Shot Mastery: Engenharia de Prompts para 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 Few-Shot Mastery: Engenharia de Prompts para 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 os fundamentos do few-shot learning...
Aprenda a criar prompts poderosos sem depender de exemplos prévios e domine técnicas para extrair o máximo de LLMs em qualquer cenário. Ideal para quem busca eficiência e escalabilidade em projetos de IA.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de prompt, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam dominar técnicas de prompt sem depender de few-shot learning
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar prompts zero-shot otimizados para tarefas complexas, melhorando a precisão e a generalização de respostas em LLMs
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entenda os fundamentos do zero-shot learning e suas aplicações
Analise casos de uso onde zero-shot supera few-shot
Projete prompts claros e não ambíguos para tarefas específicas
Aplique técnicas de decomposição de tarefas em prompts zero-shot
Valide e refine prompts usando métricas de desempenho
Integre prompts zero-shot em pipelines de automação com Python
Compare resultados de zero-shot vs. few-shot em projetos reais
Projeto Final: Construa um sistema de resposta automática usando apenas prompts zero-shot
Projeto Final
Um notebook Python com prompts zero-shot implementados para 3 tarefas distintas (classificação, geração de texto e extração de informações), acompanhado de um relatório de desempenho comparativo
◎
Prompt Zero-shot: Técnicas Avançadas para 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 Prompt Zero-shot: Técnicas Avançadas para 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: Entenda os fundamentos do zero-shot learning...
Este curso oferece uma introdução clara e prática à Inteligência Artificial, permitindo que você aplique conceitos de IA no seu dia a dia sem precisar de conhecimentos avançados de programação. Descubra como a IA pode transformar suas atividades e projetos com exemplos reais e ferramentas acessíveis.
Nível: Iniciante
Para quem é: Profissionais de qualquer área, estudantes, empreendedores e curiosos que desejam entender e aplicar IA sem necessidade de programação avançada
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a entender os conceitos básicos de IA, suas aplicações no cotidiano e como utilizar ferramentas de IA para resolver problemas reais em diversas áreas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando o que é Inteligência Artificial e suas aplicações
Conhecendo os principais tipos de IA: Machine Learning, NLP e Visão Computacional
Utilizando ferramentas de IA sem programação: exemplos práticos
Aplicando IA em problemas reais: estudos de caso em diferentes áreas
Desenvolvendo um projeto básico de automação com IA
Analisando ética e responsabilidade no uso da IA
Integrando IA em fluxos de trabalho: dicas e melhores práticas
Projeto Final: Criando uma solução simples de IA para um problema cotidiano
Projeto Final
Uma solução prática utilizando IA para resolver um problema específico do cotidiano, como um chatbot simples, uma ferramenta de automação ou um sistema de recomendação básico
◎
IA para Todos: Fundamentos e Aplicações Práticas
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 IA para Todos: Fundamentos e Aplicações Práticas.
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 o que é Inteligência Artificial e...
