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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
