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...
Aprenda a transformar conceitos de numerologia em análises baseadas em dados e IA, criando soluções práticas para decisões pessoais e profissionais. Domine ferramentas como Python, Power BI e IA generativa para automatizar e escalar suas análises.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de análise de dados, entusiastas de numerologia, coaches e gestores interessados em insights baseados em dados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a usar ferramentas de IA e análise de dados para interpretar significados numéricos e aplicá-los em decisões estratégicas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da numerologia e sua conexão com dados
Configurando o ambiente Python para análise de padrões numéricos
Coletando e preparando dados numéricos para análise com IA
Aplicando algoritmos de machine learning para identificar padrões
Criando visualizações interativas com Power BI e Tableau
Automatizando relatórios de numerologia com IA generativa
Desenvolvendo um sistema de recomendação baseado em numerologia
Projeto Final: Dashboard de Numerologia com IA para Tomada de Decisão
Projeto Final
Um dashboard interativo que analisa dados numéricos pessoais ou profissionais e gera insights baseados em numerologia, utilizando IA para personalização
>_
Numerologia Digital: Dados e IA para Decisões
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 = "Numerologia Digital: Dados e IA para Decisões"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando os fundamentos da numerologia e...
Aprenda a transformar a busca de documentos em uma experiência inteligente e contextualizada, usando RAG e embeddings avançados. Domine técnicas para implementar soluções escaláveis e precisas, ideais para aplicações empresariais e técnicas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam implementar soluções de busca inteligente em seus projetos ou empresas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir sistemas de busca de documentos altamente precisos e contextualizados, integrando RAG, embeddings e LLMs para aplicações empresariais e técnicas
9 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da busca semântica e RAG
Configurando ambientes de desenvolvimento para RAG com Python
Criando embeddings personalizados para documentos técnicos
Implementando pipelines de busca com LlamaIndex e LangChain
Otimizando consultas com técnicas de reranking e filtragem
Integrando LLMs para geração de respostas contextualizadas
Avaliar métricas de desempenho e precisão em sistemas de busca
Deployando soluções de RAG em cloud com escalabilidade
Projeto Final: Construindo um sistema de busca inteligente para documentos jurídicos ou técnicos
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente para documentos, com interface de consulta, embeddings personalizados e integração com LLM para respostas contextualizadas, deployado em ambiente cloud
◎
Busca de Documentos com RAG Avançado
módulo de ~80 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 9
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Busca de Documentos com RAG Avançado.
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 busca semântica...
Aprenda a transformar sistemas de busca tradicionais em soluções inteligentes com IA, dominando desde algoritmos clássicos até arquiteturas avançadas de RAG. Torne-se capaz de implementar e otimizar buscas semânticas para aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de TI interessados em otimizar sistemas de busca e recuperação de informações
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca inteligentes, desde métodos clássicos até arquiteturas avançadas de RAG (Retrieval-Augmented Generation)
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F aos motores de busca modernos
Implementar busca binária e algoritmos de indexação clássicos em Python
Criar embeddings com Sentence Transformers para busca semântica
Configurar bancos de dados vetoriais para armazenamento e recuperação eficiente
Desenvolver um pipeline básico de RAG com LLMs e bases de conhecimento
Avaliar a performance da busca com métricas como precisão, recall e MRR
Otimizar sistemas de busca com técnicas de reranking e fallback
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente com RAG e deploy em nuvem
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente com RAG, capaz de recuperar informações de uma base de documentos e gerar respostas contextualizadas, implantado em um ambiente cloud
>_
Da Busca Binária ao RAG: Evolução da Busca com IA
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 = "Da Busca Binária ao RAG: Evolução da Busca com IA"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F aos...
Aprenda a criar ferramentas de IA que transformam o dia a dia de desenvolvedores, automatizando tarefas repetitivas e acelerando a entrega de software. Domine técnicas de integração, otimização e deploy para levar suas soluções ao próximo nível.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de TI que desejam incorporar IA em suas ferramentas e processos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a construir, integrar e implantar ferramentas de IA que automatizem tarefas repetitivas, melhorem a produtividade e acelerem o desenvolvimento de software
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar casos de uso de IA para desenvolvedores
Configurar ambientes de desenvolvimento para IA com Python e LLMs
Automatizar revisão de código com LLMs e análise semântica
Integrar agentes de IA para debugging e sugestões de otimização
Construir pipelines de CI/CD com validação automatizada por IA
Implementar fallback multiprovider para garantir alta disponibilidade
Otimizar latência e custos em ferramentas de IA com LLMOps
Projeto Final: Construir e implantar uma ferramenta de IA para automação de tarefas de desenvolvimento
Projeto Final
Uma ferramenta de IA personalizada que automatiza tarefas como revisão de código, geração de documentação ou sugestões de otimização, implantada em um ambiente de produção
>_
Ferramentas de IA para Devs: Do Código 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 = "Ferramentas de IA para Devs: Do Código ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar casos de uso de IA para desenvolvedores
Saia da teoria e aprenda a projetar a espinha dorsal de sistemas inteligentes modernos. Transforme princípios arquiteturais em implementações técnicas de alta performance.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Arquitetos de Software, Tech Leads e Engenheiros de ML
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a desenhar ecossistemas de IA robustos, escaláveis e éticos, transformando a visão teórica do 'manifesto' em topologias técnicas reais
7 módulos · 12h · certificado ao final
Definir a Visão: Princípios do Manifesto do Arquiteto de IA
Modelar Fluxos: Orquestração de LLMs e Padrões de Design
Estruturar a Memória: Estratégias de Contexto e Bancos Vetoriais
Garantir a Qualidade: Camadas de Validação e Guardrails
Escalar a Infraestrutura: Latência, Custo e Disponibilidade
Implementar Governança: Ética, Segurança e Privacidade por Design
Projeto Final: Desenho de Arquitetura para Ecossistema de IA Corporativa
Projeto Final
Um blueprint técnico detalhado (Diagrama C4) de um sistema de IA escalável, incluindo a escolha de stack, fluxo de dados e métricas de sucesso.
◎
Arquitetura de IA: Do Manifesto à Implementação
módulo de ~103 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 7
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Arquitetura de IA: Do Manifesto à Implementação.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Definir a Visão: Princípios do Manifesto do...
Aprenda a escalar sistemas de IA com múltiplos agentes em produção, garantindo eficiência e resiliência. Domine LLMOps e arquiteturas distribuídas para soluções robustas e escaláveis.
Nível: Avançado
Para quem é: Engenheiros de IA, arquitetos de sistemas, desenvolvedores de LLMs e profissionais de MLOps que desejam escalar soluções multiagentes.
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas com 12 ou mais agentes de IA em produção, utilizando práticas de LLMOps para otimização de custos, latência e privacidade.
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisar casos de uso para orquestração de múltiplos agentes
Projetar arquiteturas escaláveis com filas e mensageria (Kafka, RabbitMQ)
Implementar agentes autônomos com ReAct e loops de raciocínio
Configurar gateways de IA para balanceamento de carga (AI Gateway)
Otimizar custos com técnicas de caching e compressão de embeddings
Monitorar e depurar sistemas multiagentes com Prometheus e Grafana
Implementar estratégias de fallback multiprovider para alta disponibilidade
Projeto Final: Orquestrar 12 agentes em produção com LLMOps e deploy na cloud
Projeto Final
Um sistema funcional com 12 agentes orquestrados, deployado em cloud, com métricas de latência, custo e resiliência documentadas.
>_
Orquestração de Agentes em Produção: Escalando 12+ Agentes com LLMOps
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 = "Orquestração de Agentes em Produção: Escalando 12+ Agentes com LLMOps"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Analisar casos de uso para orquestração de...
Aprenda a implementar sistemas RAG robustos, desde a ingestão de dados até o deploy em produção, com foco em código e otimização. Domine técnicas avançadas para melhorar a precisão e eficiência das suas soluções de IA.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e cientistas de dados que desejam implementar soluções RAG em produção
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de construir, otimizar e implantar sistemas RAG completos, desde a ingestão de dados até a geração de respostas com LLMs
9 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos do RAG e suas aplicações práticas
Configurando ambientes de desenvolvimento para RAG com Python
Implementando ingestão e processamento de documentos com LlamaIndex
Construindo sistemas de busca vetorial com FAISS e Pinecone
Integrando LLMs com sistemas de recuperação para geração de respostas
Otimizando pipelines RAG com técnicas de reranking e fallback
Avaliando métricas de performance e qualidade em sistemas RAG
Deployando soluções RAG com FastAPI e Docker
Projeto Final: Construindo um sistema RAG completo do zero ao deploy
Projeto Final
Um sistema RAG funcional, implantado em um ambiente de produção simulado, com documentação técnica e métricas de performance
>_
RAG do Conceito ao Código: Implementação Completa
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 = "RAG do Conceito ao Código: Implementação Completa"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando os fundamentos do RAG e suas...
Aprenda a criar prompts poderosos para automação e deploy em produção, integrando LLMs a sistemas reais. Domine técnicas avançadas para otimizar fluxos de trabalho e reduzir custos operacionais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, analistas de dados e profissionais de TI que buscam otimizar fluxos de trabalho com LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes para automação de processos, integração com sistemas e deploy em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos de prompt engineering para produção
Aplicar técnicas de few-shot e chain-of-thought em cenários reais
Automatizar fluxos de trabalho com prompts estruturados
Integrar prompts com APIs e sistemas externos
Otimizar prompts para latência e custo em produção
Validar e monitorar prompts em ambientes de deploy
Implementar fallback e tratamento de erros em prompts
Projeto Final: Construir um pipeline de automação com prompts para um caso de uso real
Projeto Final
Pipeline de automação com prompts otimizados para um fluxo de trabalho específico, incluindo integração com APIs e deploy em ambiente de produção
>_
Prompt Engineering para Produção: Do Texto à Automação 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 para Produção: Do Texto à Automação Avançada"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
