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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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
