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Engenharia de Agentes de IA

Aprenda a criar, implantar e monitorar soluções inteligentes de ponta a ponta, do conceito até a produção em escala.

SOBRE A CARREIRA

CONQUISTE SEU LUGAR NO MERCADO

Com a Carreira de Engenharia de Agentes de IA, você segue um caminho organizado de evolução profissional, direto ao ponto. Uma jornada estruturada, com desafios reais, conteúdos práticos e tudo que o mercado espera.

Prepare-se para ir além, com confiança, clareza e consistência.

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CARREIRA

Engenharia de Agentes de IA_

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INSTRUTORES DO MERCADO

APRENDA COM REFERÊNCIAS DO MERCADO

Esta Carreira é conduzida por profissionais que são destaques ativos no mercado de tecnologia. Eles atuam em empresas reconhecidas e compartilham, nas aulas, as melhores práticas que realmente fazem diferença na vida profissional.

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Kelvin Pacheco

Engenheiro de IA e cientista de dados experiente,... Ver mais

João Ataíde

Cientista de Dados e Arquiteto de Soluções de IA... Ver mais

Alan Braz

Desenvolvedor Sênior de Pesquisa na IBM Research... Ver mais

Carlos Stefano

Cientista de Dados com mais de 10 anos de... Ver mais

COMECE POR AQUI
Comece sua jornada aprendendo a pensar e programar como uma pessoa engenheira de IA. Mesmo sem experiência prévia, você vai dominar os fundamentos da computação, da lógica e do Python, criando suas primeiras automações e explorando APIs de IA como OpenAI e Gemini.Aprender a programar resolvendo problemas reais com o apoio de modelos de linguagem (LLMs) mostra, na prática, como a IA pode ampliar o alcance das suas soluções. Aqui, desde o início, você experimenta conceitos que mais adiante se conectam à construção de agentes inteligentes.
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
Solução de problemas
Desenvolver projetos básicos em Python
Criar e manipular listas em Python
Criar e manipular funções em Python
Pensamento analítico
Manipular um DataFrame Pandas
01 - COMECE AQUI
Pensamento computacional: fundamentos da computação e lógica de programação
Curso Base
02
Python: Inteligência Artificial Aplicada
Curso Base
A partir daqui, você começa a transformar o que aprendeu em aplicações práticas de IA, evoluindo rumo à criação dos seus primeiros agentes inteligentes.
Chame os modelos de linguagem e gere soluções para problemas complexos.
Nesta etapa, você começa a transformar ideias em aplicações reais de IA. O foco é compreender como os modelos de linguagem (LLMs) podem ser combinados a ferramentas e dados para criar agentes inteligentes, capazes de buscar informações, tomar decisões e interagir com ambientes reais.Você começará aprendendo a construir chatbots inteligentes com RAG (Retrieval-Augmented Generation), aplicando técnicas de recuperação de informações, criação de embeddings e integração com APIs como o Google Gemini. Em seguida, vai dominar o uso do LangChain com Python para conectar modelos da OpenAI a fontes de dados próprias, automatizar tarefas e criar ferramentas que executam ações e mantêm contexto em conversas.Avançando, você explora técnicas mais sofisticadas de RAG, como ajuste de prompts, reestruturação de consultas e armazenamento em bancos vetoriais, além do uso de LangSmith e QA-Eval para monitorar e avaliar a performance das suas pipelines. Com o LangGraph, você aprende a orquestrar agentes e multiagentes, aplicando fluxos de pensamento e ação, grafos de decisão e integração com dados coletados da web por meio de scraping.Para completar, você mergulha em duas áreas essenciais da engenharia de IA:a clusterização, aprendendo a agrupar dados sem rótulo, avaliar modelos K-means e criar aplicações web interativas com Streamlit; e o processamento de linguagem natural (NLP), desenvolvendo modelos de análise de sentimentos, aplicando TF-IDF, n-grams e machine learning sobre textos reais.Ao concluir este nível, você será capaz de projetar e implementar agentes baseados em LLMs, integrando dados, memória e raciocínio para resolver problemas reais de forma autônoma.
- 7 cursos
- 68 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
Inteligência artificial
Coletar dados de sites
Salvar dados no banco
Vetorização
Criar um dashboard interativo com Streamlit
Construir pipeline de dados
Desenvolver projetos básicos em Python
Utilizar variáveis de ambiente para deixar seu código mais seguro
Configurar o ambiente de desenvolvimento em diferentes sistemas operacionais
01
LangChain e Python: criando ferramentas com a OpenAI
Curso Nível 1
02
Arquiteturas RAG com LLMs: embeddings, busca semântica e criação de agentes com LangChain
Curso Nível 1
03
LangChain: Técnicas Avançadas de RAG
Curso Nível 1
04
LangGraph: Orquestrando agentes e multiagentes
Curso Nível 1
05
Protocolos e arquitetura para construção de agentes: MCP, A2A, AG-UI e Backend for Agents (BFA)
Curso Nível 1
06
Clusterização: lidando com dados sem rótulo
Curso Nível 1
07
NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos
Curso Nível 1
8 - Checkpoint da Carreira

Ao concluir este nível, você domina as principais técnicas para construir agentes inteligentes baseados em LLMs. Conectando dados, memória e raciocínio, você passou da integração com APIs à orquestração de agentes autônomos com LangChain e LangGraph. Essa jornada consolidou sua capacidade de projetar sistemas inteligentes que unem RAG, automação e tomada de decisão, conectando teoria e prática.No entanto, como esses modelos são criados e como podemos ajustar LLMs para tarefas mais específicas? É o que vamos explorar no próximo nível!
Crie e ajuste os seus modelos
Neste nível, você começa a entender como os modelos que alimentam os agentes inteligentes são criados e aprimorados. O foco agora é desenvolver a base técnica que sustenta as aplicações modernas de IA, das redes neurais clássicas aos modelos generativos mais avançados.Com o PyTorch, você aprenderá a construir e treinar redes neurais do zero, explorando perceptrons, camadas densas e o fluxo completo de treinamento e validação. Depois, avançará para arquiteturas que lidam com diferentes tipos de dados e contextos: RNNs e LSTMs para sequências temporais e textos, e CNNs para visão computacional e reconhecimento de padrões.A jornada segue com o uso de Transformers, entendendo a fundo o mecanismo de self-attention, tokenização e geração de texto. Em paralelo, você explorará os modelos de difusão, estudando como ruído, embeddings temporais e arquiteturas UNet são utilizados na geração de imagens.Por fim, você aprenderá a integrar e adaptar modelos prontos com o Hugging Face, aplicando-os em casos práticos de NLP, visão e chatbots, além de compreender como ajustar e avaliar modelos para tarefas específicas.
- 7 cursos
- 72 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
01
Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
Curso Nível 2
02
Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
Curso Nível 2
03
Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
Curso Nível 2
04
Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
Curso Nível 2
05
Hugging Face: explorando e aplicando soluções com modelos de IA
Curso Nível 2
06
Modelos de Difusão: fundamentos e aplicações avançadas
Curso Nível 2
07
Transformers: fundamentos e prática com PyTorch
Curso Nível 2
8 - Checkpoint da Carreira

Ao concluir este nível, você deixa de apenas utilizar modelos de linguagem e passa a compreender como eles são criados, treinados e aprimorados. Essa etapa amplia sua visão sobre as bases técnicas da IA e prepara você para lidar com problemas complexos, ajustar modelos a diferentes contextos e atuar com mais autonomia.No próximo nível, você aprenderá a colocar tudo isso em produção, explorando práticas de MLOps e AIOps para garantir qualidade, desempenho e confiabilidade em aplicações de IA.
Se prepare para atuar no mercado
Neste nível, você consolida sua maturidade técnica como engenheiro(a) de IA, aprendendo a transformar modelos e agentes em sistemas prontos para operar em produção. A jornada começa com a preparação para o mercado, explorando como estruturar projetos, portfólios e oportunidades de atuação. Em seguida, você mergulha em MLOps, aprendendo a operar modelos em escala, automatizar fluxos de integração contínua e gerenciar experimentos com segurança e rastreabilidade.Com o MLFlow, você aprende a registrar métricas, parâmetros e versões de modelos, integrando frameworks como LangChain, OpenAI, Transformers e PyTorch. Depois, com o DeepEval e o GitHub Actions, você estrutura pipelines de avaliação e testes automatizados para garantir a qualidade e a confiabilidade dos seus modelos de linguagem.O aprendizado se amplia com a construção de pipelines de IA em nuvem, utilizando serviços da Google Cloud, AWS e Azure para criar soluções escaláveis, seguras e sustentáveis. Você também explorará como unir essas ferramentas a APIs, serviços SaaS e agentes inteligentes, levando seus projetos para o nível de produção.Além do aspecto técnico, você desenvolverá visão de produto e negócio, aprendendo a empreender com IA, do design de soluções à validação de hipóteses e construção de modelos de negócio sustentáveis.Ao final, você dominará o ciclo completo da Engenharia de IA: concepção, desenvolvimento, experimentação, avaliação e deployment.
- 8 cursos
- 74 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
Tratar uma base de dados antes de inserir em modelos de machine learning
Extrair informações a partir dos dados
Manipulação avançada da API do GPT
Desenvolver e executar pipelines de dados
Implementar tratamento de erros
Interpretar resultados com base nas métricas
Utilizar a linguagem Python
Comparar os resultados de diferentes modelos através de diferentes métricas
Salvar dados no banco
Tratar uma base de dados antes de inserir em modelos de machine learning
Inteligência artificial
Tratar uma base de dados antes de inserir em modelos de machine learning
Integrar aplicação e banco de dados
Manipular um DataFrame Pandas
Manipular um DataFrame Pandas
Aproveitar ao máximo IAs generativas
Desenvolver projetos básicos em Python
Inteligência artificial
01
Inteligência artificial: preparação para o mercado
Curso Nível 3
02
Empreendendo com IA: da ideação ao modelo de negócio
Curso Nível 3
03
Observabilidade para LLMs: monitoramento e avaliação com LangFuse
Curso Nível 3
04
Pipelines de IA em Cloud: Azure, AWS e GCP
Curso Nível 3
05
MLFlow: gerenciamento de experimentos e integração com IA generativa
Curso Nível 3
06
Integração contínua para LLMs: automatizando a avaliação de modelos com GitHub Actions e Deepeval
Curso Nível 3
07
Data Science: testando relações com Regressão Linear
Curso Nível 3
08
Hugging Face: transferindo aprendizado de modelos de NLP
Curso Nível 3
9 - Checkpoint da Carreira

Excelente! Ao concluir este nível, você domina o ciclo completo da Engenharia de IA, da concepção de modelos à sua operação em produção. Agora, você entende não apenas como construir agentes e modelos, mas também como mantê-los confiáveis, rastreáveis e prontos para gerar valor real. Essa etapa consolida sua transição para a prática profissional, onde engenharia, automação e visão estratégica se encontram.A partir daqui, você está pronto(a) para atuar com autonomia, liderar iniciativas e contribuir de forma decisiva para projetos de Inteligência Artificial no mercado.

Conclusão da Carreira

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CONQUISTAS DESBLOQUEADAS!

Habilidades Técnicas

Ao longo da trilha, você desenvolve competências práticas que reforçam sua confiança e preparo para os desafios reais do mercado.

Soft Skills

Durante a jornada, você fortalece comportamentos e atitudes essenciais para se destacar em qualquer ambiente profissional.

Posicionamento no Mercado

Ao seguir a carreira até o fim, você conquista preparo real e destaque entre os profissionais da área.

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Mão amarela estilizada segurando uma bandeira azul, representando um checkpoint alcançado.

DESAFIOS PRÁTICOS

AVANCE COM CHECKPOINTS!

Ao final de cada etapa da carreira, você encara checkpoints com desafios práticos que testam e consolidam seu aprendizado.

São projetos que simulam situações reais do mercado ideais para ganhar confiança, montar portfólio e evoluir com propósito.

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