Aprenda a otimizar custos, latência e privacidade em aplicações LLM com técnicas práticas e eficazes. Desenvolva habilidades para melhorar o desempenho de modelos LLM e aumentar a eficiência dos seus projetos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores e cientistas de dados que trabalham com modelos LLM
Ao concluir, você será capaz de: Otimizar custos, latência e privacidade em aplicações LLM
6 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o conceito de LLMOps
Analisando o desempenho de modelos LLM
Otimizando custos com técnicas de compressão
Reduzindo latência com técnicas de caching
Melhorando a privacidade com técnicas de anonimização
Projeto Final: Implementação de LLMOps em um caso de estudo real
Projeto Final
Implementação de LLMOps em um caso de estudo real
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LLMOps na Prática: Otimizando Custos, Latência e Privacidade
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 LLMOps na Prática: Otimizando Custos, Latência e Privacidade.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a transformar LLMs em juízes precisos para avaliar automaticamente respostas, textos e outputs de IA. Domine técnicas para criar sistemas escaláveis que garantem qualidade e consistência em aplicações de inteligência artificial.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de prompt e profissionais de IA que desejam automatizar processos de validação e avaliação de conteúdo
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de avaliação automática utilizando LLMs para julgar qualidade, coerência e relevância de textos, respostas ou outputs de IA
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o conceito de LLM como juiz: casos de uso e limitações
Configurando ambientes para avaliação automática com Python e APIs
Definindo métricas de avaliação: coerência, relevância e criatividade
Projetando prompts para julgamento objetivo e subjetivo
Implementando pipelines de avaliação em lote para grandes volumes de dados
Avaliando e ajustando a consistência dos julgamentos do LLM
Integrando sistemas de avaliação com RAG e agentes autônomos
Projeto Final: Construindo um sistema de avaliação automática para chatbots ou assistentes virtuais
Projeto Final
Um sistema funcional de avaliação automática que julga respostas de um chatbot ou assistente virtual com base em métricas personalizadas, incluindo relatório de desempenho e sugestões de melhoria
◎
LLMs como Juízes: Avaliação Automatizada na Prática
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 LLMs como Juízes: Avaliação Automatizada 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 o conceito de LLM como juiz:...
Aprenda a escalar sistemas de agentes de IA para produção, garantindo eficiência e resiliência. Domine técnicas de orquestração, monitoramento e otimização para ambientes reais.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de IA, arquitetos de sistemas, desenvolvedores de automação e profissionais de DevOps que buscam escalar soluções baseadas em agentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas com 12 ou mais agentes autônomos trabalhando em conjunto, garantindo eficiência, resiliência e monitoramento em tempo real
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura de agentes em produção: desafios e soluções
Projetando a comunicação entre 12 agentes: protocolos e padrões
Implementando filas e mensageria para orquestração eficiente
Configurando ambientes de produção: Docker, Kubernetes e cloud
Monitorando agentes com Prometheus, Grafana e alertas inteligentes
Otimizando latência e throughput em sistemas multiagentes
Implementando estratégias de fallback e recuperação automática
Projeto Final: Orquestrando 12 agentes em um pipeline de automação real
Projeto Final
Um sistema funcional com 12 agentes orquestrados, implementando um pipeline de automação (ex: processamento de documentos, atendimento ao cliente ou análise de dados), com monitoramento, fallback e documentação técnica
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Orquestração de Agentes em Produção: Do Zero à Escalabilidade
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: Do Zero à Escalabilidade"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo a arquitetura de agentes em...
Aprenda a construir pipelines escaláveis de geração de conteúdo e dados usando IA, desde a integração de modelos até o deploy em produção. Automatize processos e reduza custos com técnicas avançadas de otimização e resiliência.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam automatizar processos de geração de conteúdo ou dados com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e implantar pipelines de geração de conteúdo e dados utilizando modelos de IA, desde a ingestão até a entrega automatizada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo pipelines de geração: conceitos e casos de uso
Configurando ambientes para pipelines de IA com Python e LLMs
Integrando modelos de IA em pipelines de dados e texto
Automatizando fluxos de geração com LangChain e LlamaIndex
Otimizando pipelines para desempenho e custo com técnicas de caching e batching
Monitorando e validando pipelines de geração em produção
Implementando fallback e estratégias de resiliência para pipelines
Projeto Final: Construindo e implantando um pipeline de geração de conteúdo automatizado
Projeto Final
Um pipeline de geração de conteúdo ou dados automatizado, implantado em um ambiente de produção (ex: AWS, GCP ou Azure), com monitoramento e fallback implementados
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Pipelines de Geração com IA: Do Zero ao Deploy
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 Pipelines de Geração com IA: Do Zero ao Deploy.
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 pipelines de geração: conceitos e...
Domine a técnica que permite às IAs 'pensar antes de agir' para resolver tarefas complexas. Transforme chatbots simples em agentes autônomos capazes de interagir com o mundo real.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores de software e engenheiros de IA que já possuem base em LLMs.
Ao concluir, você será capaz de: Desenvolver agentes capazes de planejar tarefas, executar ferramentas externas e auto-corrigir respostas com base em observações reais.
7 módulos · 12h · certificado ao final
Desconstruir a Anatomia do Loop ReAct
Modelar Prompts de Pensamento e Ação
Integrar Ferramentas Externas via API
Implementar Mecanismos de Observação e Feedback
Otimizar o Controle de Memória e Contexto
Tratar Erros e Loops Infinitos de Pensamento
Projeto Final: Construir um Agente de Pesquisa e Análise Autônomo
Projeto Final
Um agente autônomo que recebe um problema complexo, pesquisa a web, valida os dados e entrega um relatório técnico estruturado.
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ReAct Loops: Agentes Autônomos de Raciocínio
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 = "ReAct Loops: Agentes Autônomos de Raciocínio"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a combinar o poder da IA com as melhores práticas de SEO para impulsionar a visibilidade de sites e melhorar a experiência do usuário. Com esse curso, você dominará a arte de otimizar dados estruturados e criar estratégias de SEO eficazes com a ajuda da Inteligência Artificial.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de marketing digital e desenvolvedores web
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas de SEO com IA para melhorar a visibilidade de sites e otimizar os dados estruturados
6 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o SEO e a IA
Configurando ambientes de SEO com IA
Otimizando dados estruturados com LLMs
Desenvolvendo estratégias de SEO com IA
Analisando resultados e ajustando a estratégia
Projeto Final: Implementação de SEO com IA em um site real
Projeto Final
Um plano de SEO com IA implementado em um site real
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SEO Turbo com IA: Otimização de Dados Estruturados
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 SEO Turbo com IA: Otimização de Dados Estruturados.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a combinar o poder de modelos grandes com a eficiência de modelos rápidos para criar sistemas de RAG escaláveis e de baixa latência. Ideal para quem busca otimizar aplicações de busca e geração de texto em produção.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de ML, arquitetos de sistemas e profissionais de IA que desejam otimizar pipelines de busca e geração de texto
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar arquiteturas híbridas de RAG, combinando eficiência de modelos rápidos com a precisão de modelos grandes para aplicações em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo arquiteturas de RAG: do básico ao híbrido
Selecionando modelos grandes e rápidos para casos de uso específicos
Configurando embeddings e bancos de vetores para otimização de busca
Integrando modelos rápidos (ex: Phi-3, Mistral-7B) em pipelines de RAG
Combinando respostas de modelos grandes (ex: Llama3, GPT-4) com modelos rápidos
Avaliar trade-offs entre precisão, latência e custo em sistemas híbridos
Implementando fallback e estratégias de roteamento inteligente
Projeto Final: Construir um sistema de RAG híbrido com deploy em cloud
Projeto Final
Um sistema de RAG híbrido funcional, com documentação técnica e métricas de desempenho, deployado em um ambiente cloud (AWS/GCP)
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RAG Híbrido: Modelos Grandes e Rápidos em Ação
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 Híbrido: Modelos Grandes e Rápidos em Ação.
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 arquiteturas de RAG: do básico ao...
Aprenda a criar chatbots inteligentes que combinam recuperação de informações e geração de texto para respostas precisas e contextualizadas. Domine ferramentas como LlamaIndex e técnicas avançadas de RAG para transformar dados em conversas naturais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, entusiastas de IA e profissionais de TI que desejam criar soluções conversacionais inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar um chatbot pessoal utilizando RAG, embeddings e LLMs locais ou em nuvem
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entenda a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
Configure embeddings e bancos de dados vetoriais com Python
Integre LLMs locais (Ollama) e em nuvem (OpenAI, Gemini)
Projete pipelines de dados para alimentar seu chatbot
Aplique técnicas de prompt engineering para respostas precisas
Otimize o desempenho com métricas de qualidade e latência
Implante seu chatbot em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure)
Projeto Final: Construa e apresente seu chatbot pessoal com RAG
Projeto Final
Um chatbot funcional com RAG, integrado a uma base de conhecimento personalizada e implantado em um ambiente cloud ou local
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Construa seu Chatbot Pessoal com RAG e LlamaIndex
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 Construa seu Chatbot Pessoal com RAG e LlamaIndex.
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 a arquitetura RAG e seus componentes...
Aprenda a implementar sistemas RAG do zero, desde a preparação de dados até o deploy em produção, com foco em otimização e escalabilidade. Domine técnicas avançadas para integrar LLMs com bases de conhecimento personalizadas e entregue soluções inteligentes e eficientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de ML, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam implementar soluções RAG em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar sistemas RAG escaláveis, integrando bases de conhecimento personalizadas e LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo a arquitetura RAG: componentes e fluxos
Preparando dados: limpeza, chunking e embeddings avançados
Configurando bancos vetoriais para buscas semânticas
Integrando LLMs com sistemas de recuperação de informações
Otimizando prompts e respostas com técnicas de reranking
Avaliando desempenho: métricas e validação de resultados
Deployando RAG em cloud: escalabilidade e monitoramento
Projeto Final: Construindo um sistema RAG para um caso de uso real
Projeto Final
Um sistema RAG funcional, implantado em cloud, com documentação técnica e métricas de desempenho
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RAG do Código à Produção: Implementação 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 = "RAG do Código à Produção: Implementação Avançada"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo a arquitetura RAG: componentes e...
Aprenda a criar prompts poderosos para transformar a produção de conteúdo e automação em seu trabalho. Domine técnicas que aumentam a eficiência e a qualidade dos resultados com IA.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de produção de conteúdo, redatores, gestores de projetos, desenvolvedores e analistas que buscam otimizar processos com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes para gerar textos, automações e soluções práticas em ambientes profissionais usando IA
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorando os fundamentos de prompt engineering para produção
Aplicando técnicas de zero-shot e few-shot em cenários reais
Otimizando prompts para geração de textos técnicos e criativos
Automatizando fluxos de trabalho com prompts estruturados
Integrando prompts com APIs e ferramentas de automação
Avaliando e refinando resultados de prompts para alta qualidade
Personalizando prompts para nichos específicos (jurídico, marketing, etc.)
Projeto Final: Construindo um sistema de automação com prompts para produção
Projeto Final
Desenvolvimento de um sistema de automação com prompts personalizados para uma demanda profissional específica, incluindo documentação e exemplos práticos
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Prompt Engineering para Produção: Do Texto à Automação
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 = "Prompt Engineering para Produção: Do Texto à Automação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
