Aprenda a criar prompts poderosos para LLMs e aplique técnicas avançadas como few-shot learning para otimizar resultados. Ideal para quem quer dominar a engenharia de prompts e integrá-la em projetos reais.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, profissionais de TI e entusiastas de IA que desejam dominar a engenharia de prompts
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar prompts eficazes para LLMs, otimizando respostas e aplicando técnicas de few-shot learning em projetos reais
8 módulos · 10h · certificado ao final
Entenda os fundamentos da engenharia de prompts e sua importância
Explore técnicas básicas para criar prompts claros e objetivos
Domine a estruturação de prompts para tarefas específicas
Aplique técnicas de few-shot learning para melhorar respostas de LLMs
Avalie e refine prompts usando métricas de desempenho
Integre prompts em aplicações reais com APIs de LLMs
Otimize prompts para cenários complexos e multitarefas
Projeto Final: Construa um sistema de prompts few-shot para um caso de uso real
Projeto Final
Desenvolvimento de um sistema de prompts few-shot para uma aplicação prática, como chatbots ou automação de tarefas, com documentação e avaliação de desempenho
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Prompt Engineering: Da Base ao Few-Shot com LLMs
módulo de ~75 mincertificado
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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 Base ao Few-Shot com LLMs"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entenda os fundamentos da engenharia de...
Aprenda a identificar quando LLMs não são a melhor solução e domine técnicas clássicas de NLP para construir sistemas mais rápidos, baratos e precisos. Ideal para quem busca eficiência em processamento textual.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de NLP que buscam otimizar sistemas de processamento textual
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar cenários onde NER, Regex e busca clássica superam LLMs, implementando soluções eficientes e escaláveis
8 módulos · 12h · certificado ao final
Analisando cenários onde LLMs não são ideais: casos de uso e benchmarks
Dominando Regex: padrões avançados para extração de dados estruturados
Implementando NER com spaCy: treinamento e customização de modelos
Explorando busca clássica: índices invertidos e algoritmos de similaridade
Comparando desempenho: LLMs vs. NER vs. Regex em tarefas reais
Construindo pipelines híbridos: combinando LLMs com métodos clássicos
Otimizando latência e custo: estratégias para sistemas de produção
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema de extração e busca híbrido para um caso real
Projeto Final
Um sistema funcional que combina NER, Regex e busca clássica para extrair e buscar informações em um dataset específico, com documentação técnica e análise de desempenho
◎
Quando LLMs Falham: NER, Regex e Busca Clássica na Prática
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Quando LLMs Falham: NER, Regex e Busca Clássica 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: Analisando cenários onde LLMs não são...
Domine a criação e aplicação de embeddings em Python, desde a extração de features até o deploy em produção. Aprenda a integrar embeddings com modelos de IA e bancos de dados vetoriais para construir sistemas inteligentes de busca e recomendação.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam dominar embeddings para NLP, busca semântica e sistemas de recomendação
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em aplicações reais, desde a extração de features até a integração com modelos de IA
8 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo embeddings: da teoria à prática
Configurando o ambiente Python para embeddings
Extraindo embeddings com modelos pré-treinados (Word2Vec, GloVe, BERT)
Treinando embeddings personalizados com PyTorch e TensorFlow
Otimizando embeddings para busca semântica e similaridade
Integrando embeddings com bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone)
Avaliar e validar a qualidade dos embeddings gerados
Projeto Final: Construindo um sistema de recomendação com embeddings e deploy na nuvem
Projeto Final
Um sistema de recomendação baseado em embeddings, com backend em Python, integração com banco de dados vetorial e deploy em ambiente cloud (AWS ou GCP)
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Embeddings com Python: Do Código ao Deploy
módulo de ~90 mincertificado
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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 = "Embeddings com Python: Do Código ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo embeddings: da teoria à prática
Aprenda a transformar buscas simples em sistemas inteligentes capazes de entender contexto e significado. Desenvolva soluções práticas que vão além do Ctrl+F, usando IA para recuperar informações com precisão e gerar respostas contextualizadas.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e analistas de dados que desejam evoluir de buscas básicas para soluções inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar desenvolvedores a implementar sistemas de busca avançada com embeddings, LLMs e RAG para aplicações práticas
8 módulos · 10h · certificado ao final
Explorar a evolução da busca: do Ctrl+F aos modelos de linguagem
Configurar ambientes para desenvolvimento com embeddings e LLMs
Criar vetores de significado com Sentence Transformers
Implementar busca semântica com FAISS e Pinecone
Integrar LLMs para geração de respostas contextuais
Desenvolver pipelines de RAG para recuperação avançada
Avaliar métricas de precisão e relevância em sistemas de busca
Projeto Final: Construir um sistema de busca inteligente para documentos técnicos
Projeto Final
Um sistema de busca inteligente que utiliza embeddings e RAG para responder consultas técnicas em uma base de documentos personalizada
◎
Do Ctrl+F ao Significado: IA para Busca Inteligente
módulo de ~75 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Do Ctrl+F ao Significado: IA para Busca Inteligente.
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 a evolução da busca: do Ctrl+F aos...
Aprenda a desenvolver RAGs para buscas e geração de conteúdo avançado. Com isso, você poderá criar soluções personalizadas para suas necessidades de busca e geração de conteúdo.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores e profissionais de IA
Ao concluir, você será capaz de: Ser capaz de criar RAGs para busca e geração de conteúdo avançado
5 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo RAGs e sua aplicação
Desenvolvendo RAGs com LLMs
Otimizando buscas com RAGs
Integração de RAGs com outras tecnologias de IA
Projeto Final: Construindo um RAG para uma aplicação real
Projeto Final
Um RAG funcional para uma aplicação específica
◎
RAG na Prática: Busca e Geração Avançada
módulo de ~120 mincertificado
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Módulo 1 de 5
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de RAG na Prática: Busca e Geração Avançada.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a aplicar técnicas de otimização com IA para melhorar a eficiência e desempenho de sistemas tecnológicos. Desenvolva habilidades práticas para implementar soluções de otimização em projetos reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, engenheiros de software, cientistas de dados e analistas de sistemas interessados em otimização com IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar técnicas de otimização com IA para melhorar desempenho, eficiência e escalabilidade de sistemas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando conceitos fundamentais de otimização em sistemas
Aplicando algoritmos de IA para otimização de processos
Analisando casos de uso de otimização em diferentes indústrias
Implementando técnicas de otimização com Python e bibliotecas de IA
Integrando soluções de otimização em sistemas existentes
Avaliando métricas de desempenho e eficiência com IA
Otimizando pipelines de dados com técnicas de machine learning
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema otimizado com IA
Projeto Final
Desenvolvimento e apresentação de um sistema otimizado utilizando técnicas de IA, com análise de desempenho e relatório técnico
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Técnicas de Otimização com IA para Sistemas
módulo de ~90 mincertificado
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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 = "Técnicas de Otimização com IA para Sistemas"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a extrair o máximo potencial dos LLMs com técnicas avançadas de prompt engineering. Construa sistemas inteligentes que geram respostas precisas e adaptáveis para qualquer cenário profissional
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de IA e profissionais que trabalham com automação baseada em LLMs
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de projetar prompts otimizados para diferentes cenários, criar pipelines de interação com LLMs e implementar estratégias de validação de respostas
8 módulos · 12h · certificado ao final
Dominando a anatomia de um prompt eficaz
Explorando técnicas de few-shot e zero-shot learning
Implementando chain-of-thought para raciocínio lógico
Validando respostas com métricas customizadas em Python
Otimizando prompts para diferentes domínios (jurídico, saúde, marketing)
Construindo pipelines de interação com LLMs usando LangChain
Aplicando técnicas de prompt injection e mitigação de riscos
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema de prompts escalável para um caso de uso real
Projeto Final
Um repositório GitHub com um sistema de prompts modular para um domínio específico, incluindo documentação técnica e exemplos de implementação
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Prompt Mastery: Engenharia de Comandos para LLMs
módulo de ~90 mincertificado
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Módulo 1 de 8
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Prompt Mastery: Engenharia de Comandos 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: Dominando a anatomia de um prompt eficaz
Aprenda a transformar projetos de engenharia com automação e IA, reduzindo erros e aumentando a eficiência. Ideal para engenheiros que querem liderar a revolução da Engenharia 4.0
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros, estudantes de engenharia e profissionais de TI que desejam atuar em projetos de engenharia inteligente
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a aplicar IA, IoT e automação em projetos de engenharia civil, mecânica e elétrica, otimizando processos e reduzindo custos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos da Engenharia 4.0 e Indústria 4.0
Configurando ambientes de desenvolvimento para projetos de engenharia com IA
Automatizando cálculos estruturais com Python e bibliotecas de IA
Implementando sensores IoT para monitoramento de obras e equipamentos
Criando dashboards inteligentes com Power BI e IA para gestão de projetos
Aplicando machine learning para manutenção preditiva em equipamentos industriais
Integrando LLMs para análise de relatórios técnicos e geração de documentação
Projeto Final: Desenvolvendo um sistema inteligente para otimização de projetos de engenharia
Projeto Final
Um sistema inteligente que automatiza cálculos estruturais, simula cenários de obras com IA e gera relatórios técnicos automatizados
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Engenharia 4.0: Automação e IA para Projetos
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 = "Engenharia 4.0: Automação e IA para Projetos"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando os fundamentos da Engenharia 4
Aprenda a transformar dados brutos em decisões estratégicas usando IA e ferramentas de análise. Este curso combina teoria e prática para capacitar você a resolver problemas reais com tecnologia.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de áreas como negócios, saúde, marketing, logística e gestão que desejam incorporar análise de dados e IA em suas rotinas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a coletar, processar e analisar dados usando ferramentas de IA para gerar insights acionáveis em diferentes contextos profissionais
7 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando conceitos de análise de dados e IA: fundamentos e aplicações
Coletando e preparando dados: técnicas de limpeza e estruturação com Python
Aplicando modelos de IA para análise preditiva e classificação de dados
Visualizando insights: criando dashboards interativos com Power BI e IA
Automatizando relatórios: integração de LLMs para geração de análises textuais
Analisando casos práticos: estudos de aplicação em negócios, saúde e logística
Projeto Final: Construindo um sistema de análise de dados com IA para um cenário real
Projeto Final
Um sistema de análise de dados com IA, incluindo um dashboard interativo e um relatório automatizado com insights gerados por LLMs
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Análise de Dados com IA: Do Diagnóstico à Decisão
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 Análise de Dados com IA: Do Diagnóstico à Decisão.
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 conceitos de análise de dados e...
Aprenda a utilizar a tecnologia e a IA para melhorar a literacia digital e criar soluções inovadoras para a educação. Neste curso, você aprenderá a desenvolver habilidades digitais e a criar materiais educacionais com IA, além de implementar soluções de automação para educação.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Educação básica, professores e educadores
Ao concluir, você será capaz de: Ser capaz de criar soluções tecnológicas para melhorar a literacia digital
5 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo o conceito de letramento digital
Desenvolvendo habilidades digitais com Python
Criando materiais educacionais com IA
Implementando soluções de automação para educação
Projeto Final: Construindo um aplicativo de letramento digital
Projeto Final
Desenvolver um aplicativo de letramento digital
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Letramento Digital com Tecnologia
módulo de ~120 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 5
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 = "Letramento Digital com Tecnologia"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Entendendo o conceito de letramento digital
