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⏱ 2 h 30 min📚 25 aulas🎧 Versão em áudio
Aprendizagem profunda para agentes de IA: construção de IA generativa com MCP
Aprenda os fundamentos do deep learning, crie agentes de IA autônomos e implemente o Model Context Protocol para conectar modelos a ferramentas externas e fontes de dados.
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🕐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
A IA gerativa está mudando de interfaces de bate-papo passivas para agentes de IA ativos e autônomos que podem interagir com ferramentas externas e resolver problemas complexos.Entender como fazer a transição de conceitos básicos de aprendizado profundo para a criação desses agentes inteligentes que usam ferramentas é a chave para ficar à frente no desenvolvimento de software moderno. Este curso baseado em texto orienta você por toda a jornada da implementação moderna de IA, começando com os fundamentos matemáticos e conceituais das redes neurais e progredindo para arquiteturas generativas.
Você aprenderá a construir e conectar agentes de IA autônomos usando o Model Context Protocol (MCP), permitindo que eles leiam e escrevam dados de ambientes seguros.Através de explicações claras e escritas e trechos de código passo a passo, você obterá uma compreensão prática de como os sistemas agentes modernos funcionam.
O que você vai aprender:
- Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado profundo, redes neurais e pipelines de treinamento
- Explore a arquitetura de modelos modernos de IA gerativa e modelos de linguagem grandes
- Projete e construa agentes de IA autônomos capazes de planejar, raciocinar e executar tarefas
- Implemente o Model Context Protocol (MCP) para conectar com segurança modelos de IA a bancos de dados e APIs externos
- Aplique engenharia rápida e geração básica de recuperação aumentada (RAG) para melhorar a precisão do agente
- Pratique projetar fluxos de trabalho agentic para cenários de automação do mundo real através de exercícios escritos
O currículo começa com a terminologia essencial e a mecânica do machine learning, garantindo que você tenha uma base sólida antes de avançar.A partir daí, você fará a transição para conceitos práticos de IA generativa, aprendendo a configurar, orquestrar e implantar agentes de IA que usam ferramentas passo a passo.
Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas da tecnologia e iniciantes que desejam fazer a transição para o desenvolvimento moderno de IA.Não é necessária experiência prévia com aprendizado profundo ou engenharia de IA, embora uma familiaridade básica com conceitos gerais de programação seja útil.
Comece a ler hoje e saiba como construir a próxima geração de sistemas de IA autônomos.
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.
🎧Versão em áudio incluída Estude em qualquer lugar, sem tela
♾️Acesso vitalício Volte quando quiser, sem expirar
📱Celular ou computador Funciona em qualquer dispositivo
💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 2 h 30 min 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
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Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Aprendizagem profunda para agentes de IA: construção de IA generativa com MCP
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
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PickAClass — Nome Sobrenome
Aprendizagem profunda para agentes de IA: construção de IA generativa com MCP
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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