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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda os fundamentos dos modelos de linguagem, incluindo pré treinamento, representações de texto e arquitetura Transformer.
  • Interaja com LLMs no Amazon Bedrock, comparando modelos e avaliando a latência e a qualidade das respostas.
  • Aplique técnicas de engenharia de prompts, diferenciando prompts de sistema e de usuário e utilizando estratégias zero shot e few shot.
  • Identifique limitações dos LLMs, como alucinações, e analise o impacto dos parâmetros de geração e do contexto nas respostas.
  • Utilize o Amazon S3 para armazenar documentos e criar bases de conhecimento com dados não estruturados.
  • Implemente a técnica de RAG para enriquecer respostas com dados externos, embeddings e busca semântica.
  • Estruture documentos com parsing e chunking e compare o uso de in context learning e RAG em aplicações com LLMs.

Público alvo_

Este curso é indicado para engenheiros de machine learning, cientistas de dados, desenvolvedores backend, arquitetos de soluções e gerentes de produto que desejam projetar, implementar e colocar em produção agentes baseados em LLMs usando a plataforma AWS.

Vinicius Fernandes Caridá

Vinicius Fernandes Caridá

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Com mais de 18 anos em TI e IA, Mestre e Doutor em Ciência da Computação. Atualmente sou Especialista Executivo em Dados e IA no Itaú Unibanco, professor de MBA na FIAP e ESPM, e instrutor de IA na Alura. Sou reconhecido como AWS ML Hero, Google Developer Expert e Champion Innovator. Também atuo como mentor do Google for Startups, líder de comunidades, co-chair do LXAI e palestrante TEDx. Foco em IA Generativa e MLOps, acreditando no poder da tecnologia para transformar negócios e a sociedade.

Curso atualizado em 27/07/2026

Ementa

  1. Do Texto ao Significado: Fundamentos dos LLMs

    • Aplicando aprendizado auto-supervisionado na WaveCast
    • Identificando padrões de busca no Buscante
    • Para saber mais: Amazon Bedrock
    • O que aprendemos?
  2. Construindo Prompts Eficientes

    • Personalizando pacotes de viagem na Jornada Viagens
    • Desenvolvendo trailers personalizados com prompts de zero-shot
    • Para saber mais: Zero-shot e Few-shot Prompting
    • Desafio: A influência da Temperatura no Amazon Bedrock
    • O que aprendemos?
  3. RAG: Conectando LLMs a Dados Externos

    • Desafios de implementação de IA em clínicas médicas
    • Estratégias de parsing e chunking em segurança cibernética
    • Desafio: Testando o limite do conhecimento do modelo
    • Para saber mais: O poder das Embeddings e da Busca Semântica
    • O que aprendemos?
  4. RAG Avançado: Estrutura e Recuperação

    • Gerenciamento de organogramas com dados atualizados na Organo
    • Aprimorando recomendações de conteúdo em plataformas de streaming
    • Reflexão: In-Context Learning vs. RAG — A escolha arquitetural
    • Desafio: Implementando o RAG e testando os trade-offs na prática
    • O que aprendemos?
  5. Navegando pelos Serviços da AWS

    • Gerenciamento de custos na Dev.Spot
    • Utilização de machine learning na Clickbonus
    • Desafio: Mapeando o ecossistema do seu Agente na AWS
    • Reflexão: Do modelo fundacional à arquitetura de produção
    • O que aprendemos?

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