Aprenda a projetar prompts poderosos que transformam LLMs em soluções práticas para automação e tomada de decisão. Este curso combina teoria e prática para preparar você a implementar sistemas escaláveis com engenharia de prompts avançada
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de automação que buscam dominar técnicas de prompt para aplicações reais
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e implementar prompts escaláveis para automação, geração de conteúdo e tomada de decisão com LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar os fundamentos da engenharia de prompts e sua evolução
- Dominar técnicas de zero-shot e few-shot para LLMs
- Aplicar chain-of-thought e raciocínio estruturado em prompts
- Otimizar prompts para redução de custos e latência em produção
- Implementar fallback e validação de respostas em sistemas críticos
- Integrar prompts com APIs e frameworks (LangChain, LlamaIndex)
- Testar e avaliar prompts usando métricas de qualidade e desempenho
- Projeto Final: Construir um sistema automatizado com prompts para um caso de uso real
Projeto Final
Um pipeline de automação com LLMs que resolve um problema específico (ex: geração de relatórios, atendimento ao cliente, análise de dados) usando técnicas avançadas de prompt
Aprenda a dominar técnicas avançadas de prompt engineering para extrair o máximo de LLMs em produção. Construa sistemas escaláveis e precisos com automação e validação integradas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que trabalham com modelos de linguagem em produção
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas como few-shot, chain-of-thought e RAG para melhorar a precisão, consistência e escalabilidade de sistemas baseados em LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar os fundamentos do prompt engineering e seus desafios
- Aplicar técnicas de zero-shot e few-shot com exemplos práticos
- Implementar chain-of-thought para raciocínio complexo em LLMs
- Otimizar prompts com RAG para contexto dinâmico e preciso
- Validar e testar prompts com métricas de qualidade e desempenho
- Automatizar pipelines de prompt com LLMOps e versionamento
- Projetar sistemas de fallback para respostas robustas em produção
- Projeto Final: Construir um sistema de atendimento automatizado com 5 técnicas de prompt integradas
Projeto Final
Um sistema de chatbot com prompts otimizados para um caso de uso real (ex: suporte técnico, jurídico ou educacional), incluindo documentação das técnicas aplicadas e métricas de desempenho
Aprenda a dominar técnicas de few-shot learning para criar prompts poderosos que elevam a precisão e adaptabilidade de LLMs. Ideal para quem busca extrair o máximo de modelos de linguagem em projetos reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de prompts, cientistas de dados e profissionais de IA que buscam aprimorar a interação com modelos de linguagem
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar prompts few-shot eficazes para melhorar a precisão e adaptabilidade de LLMs em tarefas específicas
8 módulos · 10h · certificado ao final
- Explorar os fundamentos do few-shot learning e suas aplicações
- Analisar casos de uso reais de few-shot em LLMs
- Selecionar exemplos eficazes para prompts few-shot
- Ajustar a estrutura de prompts para maximizar desempenho
- Testar e validar prompts few-shot com métricas quantitativas
- Integrar few-shot learning em pipelines de automação com LLMs
- Comparar few-shot, zero-shot e fine-tuning em cenários práticos
- Projeto Final: Construir um sistema de prompts few-shot para um caso de uso real
Projeto Final
Um conjunto de prompts few-shot otimizados para uma tarefa específica (ex: classificação de texto, geração de código, ou tradução especializada), acompanhado de um relatório de performance e ajustes realizados
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
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
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
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
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
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
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.
