Curso Completo de Inteligência Artificial: do Zero ao Expert Profissional

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01. Python para dados

Dominar programação em Python 3.12, manipulação de arrays com NumPy, análise com Pandas e visualização estatística com Seaborn.

10 min

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01. Python para dados

Dominar programação em Python 3.12, manipulação de arrays com NumPy, análise com Pandas e visualização estatística com Seaborn.

15 min 🎙️ Áudio

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01. Python para dados

Dominar programação em Python 3.12, manipulação de arrays com NumPy, análise com Pandas e visualização estatística com Seaborn.

15 min 🎙️ Áudio

4

02. Matemática essencial

Compreender álgebra linear (vetores, matrizes, autovalores), cálculo diferencial multivariado (gradiente, regra da cadeia) e inferência estatística.

10 min

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02. Matemática essencial

Compreender álgebra linear (vetores, matrizes, autovalores), cálculo diferencial multivariado (gradiente, regra da cadeia) e inferência estatística.

15 min 🎙️ Áudio

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02. Matemática essencial

Compreender álgebra linear (vetores, matrizes, autovalores), cálculo diferencial multivariado (gradiente, regra da cadeia) e inferência estatística.

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03. Panorama da IA

Mapear a história da IA, diferenciar sistemas simbólicos de abordagens estatísticas, e categorizar os tipos de aprendizado e vocabulário técnico.

10 min

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03. Panorama da IA

Mapear a história da IA, diferenciar sistemas simbólicos de abordagens estatísticas, e categorizar os tipos de aprendizado e vocabulário técnico.

15 min 🎙️ Áudio

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03. Panorama da IA

Mapear a história da IA, diferenciar sistemas simbólicos de abordagens estatísticas, e categorizar os tipos de aprendizado e vocabulário técnico.

15 min 🎙️ Áudio

10

04. Mini-projeto e checkpoint de fundamentos

Consolidar o Nível 1 entregando um mini-projeto completo de análise exploratória com código reprodutivo e relatório executivo.

10 min

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04. Mini-projeto e checkpoint de fundamentos

Consolidar o Nível 1 entregando um mini-projeto completo de análise exploratória com código reprodutivo e relatório executivo.

15 min 🎙️ Áudio

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04. Mini-projeto e checkpoint de fundamentos

Consolidar o Nível 1 entregando um mini-projeto completo de análise exploratória com código reprodutivo e relatório executivo.

15 min 🎙️ Áudio

13

05. Modelos supervisionados

Treinar, calibrar e interpretar algoritmos de regressão e classificação supervisionada com Scikit-Learn, XGBoost e LightGBM.

10 min

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05. Modelos supervisionados

Treinar, calibrar e interpretar algoritmos de regressão e classificação supervisionada com Scikit-Learn, XGBoost e LightGBM.

15 min 🎙️ Áudio

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05. Modelos supervisionados

Treinar, calibrar e interpretar algoritmos de regressão e classificação supervisionada com Scikit-Learn, XGBoost e LightGBM.

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16

06. Features, validação e métricas

Construir pipelines profissionais, evitar vazamento de dados (data leakage), escolher métricas de negócio e aplicar interpretabilidade com SHAP.

10 min

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06. Features, validação e métricas

Construir pipelines profissionais, evitar vazamento de dados (data leakage), escolher métricas de negócio e aplicar interpretabilidade com SHAP.

15 min 🎙️ Áudio

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06. Features, validação e métricas

Construir pipelines profissionais, evitar vazamento de dados (data leakage), escolher métricas de negócio e aplicar interpretabilidade com SHAP.

15 min 🎙️ Áudio

19

07. Não supervisionado e séries temporais

Aplicar algoritmos de agrupamento (K-means, DBSCAN), redução de dimensionalidade (PCA), detecção de anomalias e previsão de séries temporais com ARIMA.

10 min

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07. Não supervisionado e séries temporais

Aplicar algoritmos de agrupamento (K-means, DBSCAN), redução de dimensionalidade (PCA), detecção de anomalias e previsão de séries temporais com ARIMA.

15 min 🎙️ Áudio

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07. Não supervisionado e séries temporais

Aplicar algoritmos de agrupamento (K-means, DBSCAN), redução de dimensionalidade (PCA), detecção de anomalias e previsão de séries temporais com ARIMA.

15 min 🎙️ Áudio

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08. Projeto 1: Modelo preditivo ponta a ponta

Desenvolver e entregar o Projeto 1: modelo preditivo ponta a ponta com dados reais, API de inferência simples e model card com limitações.

10 min

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08. Projeto 1: Modelo preditivo ponta a ponta

Desenvolver e entregar o Projeto 1: modelo preditivo ponta a ponta com dados reais, API de inferência simples e model card com limitações.

15 min 🎙️ Áudio

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08. Projeto 1: Modelo preditivo ponta a ponta

Desenvolver e entregar o Projeto 1: modelo preditivo ponta a ponta com dados reais, API de inferência simples e model card com limitações.

15 min 🎙️ Áudio

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09. Redes neurais e PyTorch

Compreender redes neurais profundas por dentro, implementar backpropagation à mão, e dominar o framework PyTorch (tensores, autograd, DataLoader).

10 min

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09. Redes neurais e PyTorch

Compreender redes neurais profundas por dentro, implementar backpropagation à mão, e dominar o framework PyTorch (tensores, autograd, DataLoader).

15 min 🎙️ Áudio

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09. Redes neurais e PyTorch

Compreender redes neurais profundas por dentro, implementar backpropagation à mão, e dominar o framework PyTorch (tensores, autograd, DataLoader).

15 min 🎙️ Áudio

28

10. Visão computacional

Dominar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), aumento de dados (data augmentation), detecção de objetos com YOLO e introdução a Vision Transformers (ViT).

10 min

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10. Visão computacional

Dominar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), aumento de dados (data augmentation), detecção de objetos com YOLO e introdução a Vision Transformers (ViT).

15 min 🎙️ Áudio

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10. Visão computacional

Dominar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), aumento de dados (data augmentation), detecção de objetos com YOLO e introdução a Vision Transformers (ViT).

15 min 🎙️ Áudio

31

11. NLP clássico e embeddings

Processar texto bruto com tokenização, TF-IDF, vetores semânticos com Word2Vec, redes recorrentes (LSTM) e embeddings de sentenças para busca semântica.

10 min

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11. NLP clássico e embeddings

Processar texto bruto com tokenização, TF-IDF, vetores semânticos com Word2Vec, redes recorrentes (LSTM) e embeddings de sentenças para busca semântica.

15 min 🎙️ Áudio

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11. NLP clássico e embeddings

Processar texto bruto com tokenização, TF-IDF, vetores semânticos com Word2Vec, redes recorrentes (LSTM) e embeddings de sentenças para busca semântica.

15 min 🎙️ Áudio

34

12. Projeto 2: Classificador com transfer learning

Desenvolver e entregar o Projeto 2: classificador de imagens ou texto com transfer learning em PyTorch, curvas de treino e análise de erros.

10 min

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12. Projeto 2: Classificador com transfer learning

Desenvolver e entregar o Projeto 2: classificador de imagens ou texto com transfer learning em PyTorch, curvas de treino e análise de erros.

15 min 🎙️ Áudio

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12. Projeto 2: Classificador com transfer learning

Desenvolver e entregar o Projeto 2: classificador de imagens ou texto com transfer learning em PyTorch, curvas de treino e análise de erros.

15 min 🎙️ Áudio

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13. Transformers por dentro

Compreender a arquitetura Transformer por dentro: auto-atenção, multi-head attention, codificação posicional e implementar um mini-GPT do zero.

10 min

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13. Transformers por dentro

Compreender a arquitetura Transformer por dentro: auto-atenção, multi-head attention, codificação posicional e implementar um mini-GPT do zero.

15 min 🎙️ Áudio

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13. Transformers por dentro

Compreender a arquitetura Transformer por dentro: auto-atenção, multi-head attention, codificação posicional e implementar um mini-GPT do zero.

15 min 🎙️ Áudio

40

14. LLMs: do pré-treino ao alinhamento

Compreender as fases de criação de LLMs: pré-treino com Scaling Laws, instruction tuning, fine-tuning com LoRA/QLoRA e alinhamento com RLHF e DPO.

10 min

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14. LLMs: do pré-treino ao alinhamento

Compreender as fases de criação de LLMs: pré-treino com Scaling Laws, instruction tuning, fine-tuning com LoRA/QLoRA e alinhamento com RLHF e DPO.

15 min 🎙️ Áudio

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14. LLMs: do pré-treino ao alinhamento

Compreender as fases de criação de LLMs: pré-treino com Scaling Laws, instruction tuning, fine-tuning com LoRA/QLoRA e alinhamento com RLHF e DPO.

15 min 🎙️ Áudio

43

15. Engenharia de prompts avançada

Dominar técnicas avançadas de prompt: Few-Shot, Chain-of-Thought, saídas estruturadas estritas em JSON, decomposição de tarefas e prompts de sistema.

10 min

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15. Engenharia de prompts avançada

Dominar técnicas avançadas de prompt: Few-Shot, Chain-of-Thought, saídas estruturadas estritas em JSON, decomposição de tarefas e prompts de sistema.

15 min 🎙️ Áudio

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15. Engenharia de prompts avançada

Dominar técnicas avançadas de prompt: Few-Shot, Chain-of-Thought, saídas estruturadas estritas em JSON, decomposição de tarefas e prompts de sistema.

15 min 🎙️ Áudio

46

16. Difusão e geração de imagem e vídeo

Compreender os modelos de difusão (DDPM, Latent Diffusion), condicionamento por texto, ControlNet, LoRAs visuais e introdução a vídeo generativo.

10 min

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16. Difusão e geração de imagem e vídeo

Compreender os modelos de difusão (DDPM, Latent Diffusion), condicionamento por texto, ControlNet, LoRAs visuais e introdução a vídeo generativo.

15 min 🎙️ Áudio

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16. Difusão e geração de imagem e vídeo

Compreender os modelos de difusão (DDPM, Latent Diffusion), condicionamento por texto, ControlNet, LoRAs visuais e introdução a vídeo generativo.

15 min 🎙️ Áudio

49

17. RAG e avaliação de LLMs

Construir pipelines avançados de RAG, bancos vetoriais, técnicas de re-ranking e suítes de avaliação automatizada com métricas de fidelidade e relevância.

10 min

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17. RAG e avaliação de LLMs

Construir pipelines avançados de RAG, bancos vetoriais, técnicas de re-ranking e suítes de avaliação automatizada com métricas de fidelidade e relevância.

15 min 🎙️ Áudio

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17. RAG e avaliação de LLMs

Construir pipelines avançados de RAG, bancos vetoriais, técnicas de re-ranking e suítes de avaliação automatizada com métricas de fidelidade e relevância.

15 min 🎙️ Áudio

52

18. Mini-projeto: Assistente RAG avaliado

Consolidar o Nível 4 entregando um assistente de perguntas e respostas com RAG sobre base real, conjunto de teste e comparação entre estratégias de recuperação.

10 min

53

18. Mini-projeto: Assistente RAG avaliado

Consolidar o Nível 4 entregando um assistente de perguntas e respostas com RAG sobre base real, conjunto de teste e comparação entre estratégias de recuperação.

15 min 🎙️ Áudio

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18. Mini-projeto: Assistente RAG avaliado

Consolidar o Nível 4 entregando um assistente de perguntas e respostas com RAG sobre base real, conjunto de teste e comparação entre estratégias de recuperação.

15 min 🎙️ Áudio

55

19. Agentes e orquestração

Projetar sistemas agênticos avançados com o ciclo ReAct, function calling, planejamento de etapas, Model Context Protocol (MCP) e multiagentes.

10 min

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19. Agentes e orquestração

Projetar sistemas agênticos avançados com o ciclo ReAct, function calling, planejamento de etapas, Model Context Protocol (MCP) e multiagentes.

15 min 🎙️ Áudio

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19. Agentes e orquestração

Projetar sistemas agênticos avançados com o ciclo ReAct, function calling, planejamento de etapas, Model Context Protocol (MCP) e multiagentes.

15 min 🎙️ Áudio

58

20. APIs de modelos

Integrar APIs comerciais e abertas com streaming, chamadas em lote (batch), prompt caching estruturado, controle de custos e fallback de modelos.

10 min

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20. APIs de modelos

Integrar APIs comerciais e abertas com streaming, chamadas em lote (batch), prompt caching estruturado, controle de custos e fallback de modelos.

15 min 🎙️ Áudio

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20. APIs de modelos

Integrar APIs comerciais e abertas com streaming, chamadas em lote (batch), prompt caching estruturado, controle de custos e fallback de modelos.

15 min 🎙️ Áudio

61

21. MLOps e LLMOps

Operar o ciclo de vida de modelos com CI/CD, FastAPI, Docker, versionamento de dados com DVC, tracking com MLflow e observabilidade de produção.

10 min

62

21. MLOps e LLMOps

Operar o ciclo de vida de modelos com CI/CD, FastAPI, Docker, versionamento de dados com DVC, tracking com MLflow e observabilidade de produção.

15 min 🎙️ Áudio

63

21. MLOps e LLMOps

Operar o ciclo de vida de modelos com CI/CD, FastAPI, Docker, versionamento de dados com DVC, tracking com MLflow e observabilidade de produção.

15 min 🎙️ Áudio

64

22. Projeto 3: Aplicação com agente em produção

Desenvolver e entregar o Projeto 3: aplicação completa com agente autônomo em produção, ferramentas MCP integradas, URL pública e CI/CD.

10 min

65

22. Projeto 3: Aplicação com agente em produção

Desenvolver e entregar o Projeto 3: aplicação completa com agente autônomo em produção, ferramentas MCP integradas, URL pública e CI/CD.

15 min 🎙️ Áudio

66

22. Projeto 3: Aplicação com agente em produção

Desenvolver e entregar o Projeto 3: aplicação completa com agente autônomo em produção, ferramentas MCP integradas, URL pública e CI/CD.

15 min 🎙️ Áudio

67

23. Segurança e robustez

Proteger sistemas de IA contra ataques adversariais: Prompt Injection (direta e indireta), jailbreaks, OWASP Top 10 para LLMs, guardrails e red teaming.

10 min

68

23. Segurança e robustez

Proteger sistemas de IA contra ataques adversariais: Prompt Injection (direta e indireta), jailbreaks, OWASP Top 10 para LLMs, guardrails e red teaming.

15 min 🎙️ Áudio

69

23. Segurança e robustez

Proteger sistemas de IA contra ataques adversariais: Prompt Injection (direta e indireta), jailbreaks, OWASP Top 10 para LLMs, guardrails e red teaming.

15 min 🎙️ Áudio

70

24. Ética, governança e regulação

Estruturar governança corporativa de IA com conformidade à LGPD, AI Act da União Europeia, marco legal brasileiro, ISO/IEC 42001 e auditoria de viés.

10 min

71

24. Ética, governança e regulação

Estruturar governança corporativa de IA com conformidade à LGPD, AI Act da União Europeia, marco legal brasileiro, ISO/IEC 42001 e auditoria de viés.

15 min 🎙️ Áudio

72

24. Ética, governança e regulação

Estruturar governança corporativa de IA com conformidade à LGPD, AI Act da União Europeia, marco legal brasileiro, ISO/IEC 42001 e auditoria de viés.

15 min 🎙️ Áudio

73

25. Estratégia, gestão e papers de fronteira

Liderar iniciativas de IA em empresas, calcular ROI e TCO, decidir entre construir ou comprar (build vs buy), e replicar papers de pesquisa da fronteira.

10 min

74

25. Estratégia, gestão e papers de fronteira

Liderar iniciativas de IA em empresas, calcular ROI e TCO, decidir entre construir ou comprar (build vs buy), e replicar papers de pesquisa da fronteira.

15 min 🎙️ Áudio

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25. Estratégia, gestão e papers de fronteira

Liderar iniciativas de IA em empresas, calcular ROI e TCO, decidir entre construir ou comprar (build vs buy), e replicar papers de pesquisa da fronteira.

15 min 🎙️ Áudio

76

26. Capstone: Projeto real de portfólio e artigo técnico

Integrar os 12 meses de formação desenvolvendo um projeto real de ponta a ponta, com demonstração em produção, artigo técnico e defesa perante banca.

10 min

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26. Capstone: Projeto real de portfólio e artigo técnico

Integrar os 12 meses de formação desenvolvendo um projeto real de ponta a ponta, com demonstração em produção, artigo técnico e defesa perante banca.

15 min 🎙️ Áudio

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26. Capstone: Projeto real de portfólio e artigo técnico

Integrar os 12 meses de formação desenvolvendo um projeto real de ponta a ponta, com demonstração em produção, artigo técnico e defesa perante banca.

15 min 🎙️ Áudio