Aprenda a avaliar modelos de IA com precisão e transforme dados em insights acionáveis. Este curso oferece as ferramentas para garantir que seus modelos sejam robustos, interpretáveis e prontos para produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Cientistas de dados, engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA e analistas de sistemas que desejam aprimorar suas habilidades em avaliação de modelos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar métricas de avaliação, validação e otimização de modelos de IA, garantindo desempenho e confiabilidade em produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
Entendendo métricas clássicas: acurácia, precisão, recall e F1-score
Avaliando modelos de regressão: MSE, RMSE, R² e MAE
Explorando métricas para NLP: BLEU, ROUGE e perplexidade
Implementando validação cruzada e estratificação de dados
Otimizando hiperparâmetros com GridSearch e RandomSearch
Lidando com dados desbalanceados: técnicas de oversampling e undersampling
Interpretando modelos com SHAP e LIME
Automatizando pipelines de validação com MLflow
Projeto Final: Construindo um relatório de avaliação completo para um modelo de IA
Projeto Final
Um relatório técnico detalhado com métricas de avaliação, visualizações de desempenho e recomendações de melhorias para um modelo de IA pré-treinado, incluindo código em Python e documentação
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Métricas e Validação de Modelos de IA: Do Zero à Prática
módulo de ~80 mincertificado
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Módulo 1 de 9
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Métricas e Validação de Modelos de IA: Do Zero à Prática.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Aprenda a criar prompts poderosos que extraem o máximo potencial dos LLMs e implemente soluções escaláveis em produção. Domine técnicas avançadas para transformar interações com IA em resultados precisos e acionáveis.
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: Capacitar o aluno a projetar, testar e implementar prompts eficazes para LLMs em produção, maximizando precisão e eficiência
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando os fundamentos de prompt engineering: do zero-shot ao few-shot
Analisando casos de uso: prompts para geração, extração e transformação de texto
Aplicando técnicas avançadas: chain-of-thought, tree-of-thought e reflexão
Avaliando prompts com métricas: precisão, recall e consistência
Otimizando prompts com LLMs: auto-refinamento e feedback loops
Integrando prompts com sistemas de RAG para respostas contextualizadas
Construindo pipelines de prompts escaláveis com LangChain e LlamaIndex
Projeto Final: Deploy de um sistema de prompts otimizados para um caso de uso real
Projeto Final
Um sistema funcional de prompts otimizados para um domínio específico (ex: jurídico, saúde, atendimento ao cliente), com métricas de desempenho e documentação técnica
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Prompt Engineering: Da Teoria ao Deploy 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 Prompt Engineering: Da Teoria ao Deploy com LLMs.
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 a avaliação de sistemas em um processo orientado a dados e automação. Otimize a qualidade do seu software reduzindo o trabalho manual de testes e auditoria.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, QAs e Analistas de Sistemas
Ao concluir, você será capaz de: Implementar frameworks de avaliação automatizados para medir a qualidade, eficiência e usabilidade de sistemas tecnológicos
6 módulos · 10h · certificado ao final
Definir indicadores de performance (KPIs) técnicos
Automatizar testes de carga com ferramentas de IA
Analisar usabilidade via Heatmaps e IA Predictiva
Validar código com análise estática inteligente
Monitorar a saúde do sistema com Observabilidade
Projeto Final: Construir um Framework de Avaliação Automatizado
Projeto Final
Um dashboard de avaliação técnica que integra métricas de performance, bugs e UX de uma aplicação real
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Métricas Inteligentes: Avaliação de Sistemas com IA
módulo de ~100 mincertificado
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Módulo 1 de 6
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 = "Métricas Inteligentes: Avaliação de Sistemas com IA"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Definir indicadores de performance (KPIs)...
Aprenda a transformar textos em insights acionáveis usando LLMs e automação. Domine técnicas de NLP para extrair valor de dados não estruturados e crie soluções escaláveis para análise textual.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, analistas de dados, cientistas de dados, desenvolvedores e entusiastas de IA que desejam dominar técnicas de processamento de linguagem natural
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a utilizar LLMs para análise de texto, desde a extração de entidades até a geração de resumos e automação de fluxos de trabalho
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando fundamentos de NLP e LLMs
Configurando ambientes para análise de texto com Python
Extraindo entidades e sentimentos com APIs de LLMs
Automatizando resumos e traduções com modelos open-source
Criando pipelines de análise textual com LangChain
Integrando LLMs em aplicações web com FastAPI
Avaliando desempenho e precisão de modelos de análise
Projeto Final: Construindo um sistema de análise de feedbacks automatizado
Projeto Final
Um sistema automatizado que analisa feedbacks de clientes, extrai sentimentos, entidades e gera resumos executivos, integrado a uma API REST
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Análise de Texto com LLMs: Do Zero à Automação
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 = "Análise de Texto com LLMs: Do Zero à Automação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Aprenda a transformar a análise de código com inteligência artificial, automatizando debugging e otimização para entregar software mais seguro e eficiente. Domine ferramentas de IA que aceleram o desenvolvimento e reduzem erros em produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de software e analistas de sistemas que desejam integrar IA em seus fluxos de trabalho de análise de código
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a utilizar ferramentas de IA para identificar bugs, otimizar desempenho e melhorar a qualidade do código de forma automatizada
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando ferramentas de IA para análise de código
Configurando ambientes de debugging automatizado com LLMs
Analisando vulnerabilidades com IA e ferramentas de segurança
Otimizando desempenho de código com assistentes de IA
Integrando análise de código em pipelines de CI/CD
Criando relatórios inteligentes de qualidade de código
Automatizando revisões de pull requests com IA
Projeto Final: Construindo um pipeline de análise de código inteligente
Projeto Final
Um pipeline de CI/CD com análise de código automatizada usando IA, capaz de identificar bugs, sugerir otimizações e gerar relatórios de qualidade
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Análise de Código com IA: Debugging e Otimização Automatizada
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 = "Análise de Código com IA: Debugging e Otimização Automatizada"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorando ferramentas de IA para análise de...
Domine a base tecnológica por trás dos LLMs e do RAG através dos embeddings. Aprenda a converter informação bruta em vetores para criar aplicações de IA verdadeiramente inteligentes.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de NLP
Ao concluir, você será capaz de: Transformar textos e dados em vetores matemáticos para criar sistemas de recomendação e busca inteligente
6 módulos · 10h · certificado ao final
Desvendar a matemática dos vetores de significado
Explorar modelos de Embeddings com Sentence Transformers
Calcular distâncias e similaridades entre conceitos
Armazenar vetores em bancos de dados especializados
Otimizar a recuperação de informações via busca vetorial
Projeto Final: Motor de Recomendação Semântica
Projeto Final
Desenvolvimento de um sistema de busca semântica que encontra documentos por contexto e significado, não apenas por palavras-chave
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Vetores de Significado: Embeddings na Prática
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 Vetores de Significado: Embeddings 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: Desvendar a matemática dos vetores de...
Acelere sua produção acadêmica eliminando o trabalho manual repetitivo da revisão bibliográfica. Domine as ferramentas de vanguarda para analisar grandes volumes de ciência com precisão e rigor técnico.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos, estudantes de pós-graduação e analistas de dados científicos.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de automatizar a triagem de artigos, extrair dados de publicações científicas e sintetizar evidências usando LLMs.
7 módulos · 10h · certificado ao final
Mapear bases de dados e automatizar a coleta de referências
Configurar agentes de IA para triagem de títulos e resumos
Extrair entidades e dados estruturados de PDFs com RAG
Sintetizar evidências e identificar lacunas de pesquisa com LLMs
Validar a precisão da IA para evitar alucinações acadêmicas
Organizar a bibliografia com gerenciadores digitais e IA
Projeto Final: Construir um Pipeline de Revisão Sistemática Automatizada
Projeto Final
Um fluxo de trabalho automatizado que recebe 50+ artigos e gera uma tabela comparativa de evidências validada por IA.
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Revisão Científica com IA na Prática
módulo de ~86 mincertificado
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Módulo 1 de 7
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Revisão Científica com IA 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: Mapear bases de dados e automatizar a coleta...
Aprenda a transformar princípios éticos em ações concretas para seus projetos de IA, garantindo conformidade e confiança. Domine ferramentas práticas para avaliar e mitigar riscos em sistemas inteligentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, gestores de TI, cientistas de dados, profissionais de compliance e líderes de projetos de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a identificar, analisar e aplicar frameworks éticos em projetos de IA, garantindo conformidade e responsabilidade social
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorar os fundamentos da ética em IA e casos históricos
Analisar frameworks globais de governança (ISO 42001, GDPR, LGPD)
Identificar vieses em datasets e algoritmos com ferramentas práticas
Implementar técnicas de explicabilidade (XAI) em modelos de machine learning
Desenhar políticas de transparência para sistemas autônomos
Avaliar riscos éticos em projetos de IA com matrizes de impacto
Integrar conformidade ética em pipelines de desenvolvimento de IA
Projeto Final: Construir um relatório de impacto ético para um sistema de IA real
Projeto Final
Relatório técnico detalhado com análise de riscos éticos, propostas de mitigação e plano de governança para um sistema de IA existente ou hipotético
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Ética em IA: Governança e Decisões Responsáveis
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 = "Ética em IA: Governança e Decisões Responsáveis"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
Módulo 1: Explorar os fundamentos da ética em IA e...
Aprenda a criar sistemas de validação automatizados com IA e melhore a eficiência e precisão dos processos. Com este curso, você será capaz de desenvolver modelos de IA e implementar automação com LLMs para resolver problemas reais.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores e profissionais de TI
Ao concluir, você será capaz de: Ser capaz de criar sistemas de validação automatizados com IA
5 módulos · 10h · certificado ao final
Entendendo aValidação por IA
Desenvolvendo Modelos de IA para Validação
Implementando Automação com LLMs
Integração com Sistemas Existente
Projeto Final: Construindo um Sistema de Validação Inteligente
Projeto Final
Sistema de validação inteligente para um caso de uso real
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Validação Inteligente: Automação com IA
módulo de ~120 mincertificado
🔥 0Nv 1
Módulo 1 de 5
Aponte a câmera para abrir no celular
Tutor IA ao vivo
Bem-vindo ao curso de Validação Inteligente: Automação com IA.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Este curso oferece uma introdução sólida aos princípios da Inteligência Artificial, combinando teoria e prática para que você possa implementar soluções reais. Ideal para quem deseja dar os primeiros passos no mundo da IA com confiança.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Estudantes, profissionais de TI iniciantes, entusiastas de tecnologia e gestores que desejam compreender os fundamentos da IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a entender os conceitos fundamentais de IA, suas aplicações e implementar soluções básicas utilizando ferramentas e frameworks modernos
8 módulos · 12h · certificado ao final
Explorando a história e evolução da Inteligência Artificial
Entendendo algoritmos de Machine Learning e suas aplicações
Configurando o ambiente de desenvolvimento para IA com Python
Treinando modelos básicos de Machine Learning com Scikit-learn
Aplicando técnicas de Deep Learning com TensorFlow e Keras
Avaliando e otimizando modelos de IA com métricas de desempenho
Integrando modelos de IA em aplicações simples com APIs
Projeto Final: Construindo e apresentando um modelo básico de IA
Projeto Final
Desenvolvimento de um modelo básico de IA para resolver um problema específico, com documentação e apresentação dos resultados
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Fundamentos de IA: Do Conceito à Implementação Prática
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 = "Fundamentos de IA: Do Conceito à Implementação Prática"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")
