Aprenda a elevar o rigor de suas publicações utilizando ferramentas de IA para validação técnica. Reduza drasticamente o tempo de revisão e minimize a incidência de erros antes da submissão.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, acadêmicos e profissionais de TI voltados para a área de ciência de dados e publicações técnicas.
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de implementar fluxos de validação automatizados para garantir a integridade e a qualidade técnica de artigos científicos utilizando IA.
6 módulos · 10h · certificado ao final
- Estruturar prompts para análise crítica de metodologia
- Configurar agentes de IA para verificação de consistência lógica
- Implementar pipelines de checagem de fatos (Fact-Checking) com RAG
- Automatizar a validação de citações e referências bibliográficas
- Desenvolver critérios de scoring para qualidade de evidências
- Projeto Final: Construir um validador automatizado de manuscritos científicos
Projeto Final
Um sistema de agente de IA que recebe um artigo científico e gera um relatório de validação apontando contradições, lacunas metodológicas e erros de referência.
Aprenda a construir sistemas de IA que nunca ficam fora do ar, mesmo com falhas em provedores individuais. Garanta alta disponibilidade e resiliência em suas aplicações críticas com técnicas avançadas de fallback e monitoramento.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, desenvolvedores de IA e profissionais de DevOps que trabalham com integração de modelos de linguagem e APIs de IA
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir sistemas de IA que garantam alta disponibilidade e continuidade de serviço, mesmo em caso de falhas de provedores individuais
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo os desafios de disponibilidade em sistemas de IA
- Avaliando provedores de IA: métricas e critérios de escolha
- Configurando um sistema multiprovider com Python e FastAPI
- Implementando lógica de fallback e retry com resiliência
- Monitorando desempenho e latência de APIs de IA em tempo real
- Automatizando a troca de provedores com base em thresholds
- Testando cenários de falha e recuperação automática
- Projeto Final: Construindo um sistema de IA resiliente com fallback multiprovider
Projeto Final
Um sistema de IA resiliente que integra pelo menos três provedores diferentes (ex: OpenAI, Mistral, Ollama) e implementa fallback automático com monitoramento de desempenho e logs detalhados
Domine a arquitetura necessária para escalar aplicações de IA sem ficar refém de um único provedor. Aprenda a centralizar a governança de tokens e a performance de requisições em escala.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Arquitetos de Software, Desenvolvedores Backend e Engenheiros de IA
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de construir um gateway centralizado para controlar custos, implementar cache de prompts e realizar roteamento dinâmico entre diferentes modelos de IA
6 módulos · 12h · certificado ao final
- Analisar a necessidade de gateways em ecossistemas de IA
- Implementar a camada de abstração de APIs (Unified Interface)
- Configurar roteamento inteligente e fallback entre provedores
- Desenvolver sistema de Cache Semântico para otimização de tokens
- Estabelecer monitoramento de latência e governança de custos
- Projeto Final: Construindo um AI Gateway Escalável
Projeto Final
Desenvolvimento de um Gateway de IA funcional que roteia requisições entre OpenAI e Anthropic com camada de cache em Redis
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
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
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
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
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.
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
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)
