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Engenharia de IA

Primeira aula: 1. Aula

Engenharia de IA — Do Fundamento ao Deploy Domine as principais tecnologias usadas na construção de soluções modernas de Inteligência Artificial, desde os fundamentos até a implementação em produção. Nesta formação completa, você aprenderá a desenvolver sistemas RAG, agentes de IA, soluções de OCR inteligente, modelos locais e processos de Fine-Tuning. O conteúdo combina código, arquitetura, APIs, segurança e boas práticas para criar aplicações de IA eficientes, escaláveis e prontas para uso real. O curso é indicado para analistas, engenheiros e cientistas de dados que desejam desenvolver uma das competências mais valorizadas do mercado e avançar na área de AI Engineering. O que você vai aprender ✓ Fundamentos de LLMs e AI Engineering ✓ Sistemas RAG com busca híbrida ✓ Agentes de IA em produção ✓ OCR inteligente e modelos locais ✓ Fine-Tuning e especialização de modelos ✓ APIs assíncronas com FastAPI ✓ Observabilidade, segurança e monitoramento de aplicações de IA

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O que você aprende neste curso

  • ✓Dominar os fundamentos de LLMs e AI Engineering.
  • ✓Desenvolver sistemas RAG com busca híbrida.
  • ✓Construir e implantar agentes de IA em produção.
  • ✓Implementar soluções de OCR inteligente e modelos locais.
  • ✓Realizar Fine-Tuning e especialização de modelos de IA.
  • ✓Criar APIs assíncronas com FastAPI para aplicações de IA.
  • ✓Aplicar observabilidade, segurança e monitoramento em sistemas de IA.
  • ✓Desenvolver aplicações de IA eficientes, escaláveis e prontas para uso real.
  • ✓Adquirir competências valorizadas no mercado de AI Engineering.

Conteúdo do curso

6 módulos · 52 aulas

  1. Jornada de Dados - Engenharia de IA > 1. Fundamentos de engenharia de IA(2 aulas)
  2. Jornada de Dados - Engenharia de IA > 2. Fundamentos de RAG, Chunking, Embedding, Banco de Dados Vetoriais, GraphRAG(9 aulas)
  3. Jornada de Dados - Engenharia de IA > 3. Multi-Agents, Deep-Agents - Langchain, Langgraph(8 aulas)
  4. Jornada de Dados - Engenharia de IA > 4. Fundamentos de OCR, Modelos de OCR, Infraestrutura, Pratica(6 aulas)
  5. Jornada de Dados - Engenharia de IA > 5. Fine-Tunning - Quando utilizar, Criar o próprio modelo de IA(4 aulas)
  6. Materiais Complementares(23 aulas)