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★ 4.5(2)⏱ 3 h📚 30 aulas
IA Generativa Full-Stack e Agentes de IA com Python
Crie e implante aplicativos inteligentes usando LangChain, LangGraph, bancos de dados vetoriais e fluxos de trabalho Python modernos.
💬Instrutor de IA Pergunte sobre qualquer aula e receba uma resposta clara na hora, quando quiser.
🕐Comece quando quiser Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
🌐Em português Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.
Sobre este curso
À medida que a inteligência artificial evolui de simples interfaces de bate-papo para sistemas autônomos, a demanda por desenvolvedores que podem criar aplicativos de IA de ponta a ponta está aumentando.Se você quiser ir além de prompts básicos e criar agentes inteligentes que possam raciocinar, usar ferramentas e acessar dados externos, você precisa de uma base sólida na engenharia de IA moderna.
Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos da terminologia Python e IA até o projeto, teste e implantação de sistemas de IA gerativos prontos para produção.Através de explicações claras por escrito, passo a passo de código estruturado e análises conceituais, você aprenderá a arquitetar pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) e fluxos de trabalho multiagentes que resolvem problemas complexos e reais.
O que você vai aprender:
- Entenda os conceitos fundamentais de IA, incluindo tokenização, incorporações, modelos de linguagem grandes (LLMs) e como as arquiteturas de transformadores processam informações.
- Pratique o desenvolvimento moderno do Python usando dicas de tipo, Pydantic para validação de dados estruturados e sintaxe assíncrona / aguardar para aplicativos de alto desempenho.
- Construa pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) usando bancos de dados vetoriais para consultar e recuperar o contexto de conjuntos de dados personalizados.
- Projete agentes de IA autônomos e sistemas multiagentes usando LangChain e LangGraph para gerenciar fluxos de trabalho complexos e stateful.
- Configure ambientes seguros e em contêineres usando o Docker para garantir a implantação e a escalabilidade perfeitas de seus serviços de IA.
- Aplique técnicas avançadas de engenharia de prompt e esquemas de saída estruturados para garantir respostas de modelo confiáveis.
O curso começa com terminologia essencial, fundamentos do Python e a mecânica central dos modelos de linguagem.A partir daí, você progredirá através de lições de texto estruturado cobrindo solicitação, pesquisa de vetores, gerenciamento de estado de agente e estratégias de implantação em contêineres.
Este curso é projetado para iniciantes e aspirantes a engenheiros de IA que desejam um Pathway claro e focado em texto para o mundo da IA generativa.Não é necessária experiência prévia com inteligência artificial ou aprendizado de máquina.
Comece a ler hoje para dominar as ferramentas e arquiteturas que impulsionam a próxima geração de software inteligente.
O que você vai receber
📜Certificado de conclusão Adicione ao seu perfil do LinkedIn
💬Tutor AI pessoal Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
♾️Acesso vitalício Volte quando quiser, sem expirar
📱Celular ou computador Funciona em qualquer dispositivo
💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 3 h de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
IA Generativa Full-Stack e Agentes de IA com Python
Habilidades demonstradas
✓
Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
P
PickAClass — Nome Sobrenome
IA Generativa Full-Stack e Agentes de IA com Python
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Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas14 / 14
Questões de prática26 / 28
Tarefas enviadas4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto finalAvaliado — 4.6 / 5
Prática total6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorteTop 12% de 1,625
Tempo até concluir11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio91 / 100
Pontuação das questões de prática94%
Verificação de habilidadeTrilha de habilidade verificada
Machine Translated Boa introdução ao tópico.A estrutura era lógica e a maioria dos exemplos eram relevantes, embora eu desejasse mais profundidade em certas áreas.
渡辺 颯太
JPAluno verificado
★ 5 · 25 maio 2026
Machine Translated Uma experiência de aprendizado verdadeiramente excelente. O fluxo era lógico e os exemplos eram super úteis.