Name: Curso Pipelines de IA em Cloud: Azure, AWS e GCP
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Azure, AWS e GCP

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10h

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Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Configure ambientes de IA em plataformas de nuvem como Google Cloud, AWS e Azure, compreendendo suas ofertas e vantagens.
Implemente pipelines automatizados de Machine Learning na VertexAI com uso do KFP e da SDK do Python.
Treine e avalie modelos de ML com AutoML e explore a integração com BigQuery e Feature Store.
Aprofunde-se em Foundation Models e Large Language Models (LLMs) aplicando prompt engineering, RAG e fine-tuning.
Desenvolva e implante agentes inteligentes com o AgentBuilder e o Agent Development Kit (ADK).
Integre soluções baseadas em IA com Cloud Run, APIs externas e serviços SaaS.
Compreenda como monitorar custos, gerenciar recursos e aproveitar créditos de forma eficiente em ambientes de cloud.
Combine práticas de escalabilidade, governança e segurança para criar soluções de IA confiáveis e sustentáveis.

Público alvo_

Este curso é destinado a profissionais, entusiastas e analistas de tecnologia que desejam ampliar seus conhecimentos na integração de inteligência artificial com cloud computing, aprimorando os processos de dados e desenvolvendo soluções escaláveis.

Carlos Alberto Stefano Filho

Tenho mais de 10 anos de experiência em Data Science, Analytics, IA e liderança técnica, com passagens por Caju, iFood, Gupy e A3Data. Atuo com modelagem preditiva, experimentação, ML, LLMs e RAG aplicados a negócios. Tenho doutorado em Física Aplicada, com pesquisa premiada em IA para Neurociência e experiência no CSIC, na Espanha. Sou MBA Professor na FIAP e já capacitei mais de 300 profissionais em Python, Estatística, ML e IA generativa.

Curso atualizado em 25/03/2026

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Ementa

Conhecendo a IA em Cloud
- Apresentação do Curso
- Ferramentas em cloud para IA
- Ferramentas de AIaaS
- Explorando ferramentas em cloud
- Modelos de Linguagem e AIaaS
- Faça como eu fiz: explorar IA em Cloud
- Para saber mais: soluções low-code na Azure
- O que aprendemos?
Arquitetura de Pipelines de IA e automação com Vertex AI
- Pipelines de Dados e IA
- Otimizando a retenção de clientes na Petpark
- Implementando um pipeline na Vertex AI
- Configurando pipelines para recomendações literárias
- Pipelines com dados reais
- Faça como eu fiz: criar um pipeline de IA
- Para saber mais: gerenciamento de recursos nos pipelines
- O que aprendemos?
Machine Learning com Vertex AI
- Principais abordagens em ML
- Modelos de ML para prever adoções
- Prevendo Churn com Vertex AI
- Prevendo desistências na plataforma Runner Circle
- Treinando o modelo a partir do Notebook
- Personalizando ofertas de passagens na Jornada Milhas
- Faça como eu fiz: treinar no VertexAI
- Para saber mais: transfer learning em machine learning
- O que aprendemos?
BigQuery e Feature Store
- Fluxos de Dados e Feature Store
- Modelagem de Churn com BigQuery
- Otimizando o uso de milhas com pipelines de dados
- Otimizando a gestão de estoque com BigQuery
- Feature Store
- Otimizando a gestão de organogramas com Feature Store
- Recapitulação na trilha do curso
- Faça como eu fiz: BigQuery & FeatureStore
- Para saber mais: particionamento de tabelas no BigQuery
- O que aprendemos?
Modelos fundacionais e LLMs (Large Language Models) com Vertex AI
- LLMs
- Vertex AI Studio
- Explorando o Vertex AI Studio
- Personalizando listas de supermercado com LLMs
- Otimizando recomendações de livros com LLMs
- Para saber mais: limites e latência em LLMs
- Faça como eu fiz: usar LLMs na VertexAI
- O que aprendemos?
Agentes de IA
- Agentes de IA
- ADK para Python
- Implantando e utilizando o agente
- Personalização de recomendações no e-commerce UseDev
- Gerenciamento de inventário automatizado na loja Meu Pequeno Grimorio
- Faça como eu fiz: criar agente AI
- Para saber mais: integração de funções como ferramentas
- O que aprendemos?
RAG: Retrieval Augmented Generation
- RAG
- Embeddings
- Criando portfólios digitais personalizados
- Implementando um fluxo RAG na Vertex AI
- Recuperação e Geração
- Reduzindo a latência na busca de eletrônicos na Tratotech
- Melhorando a experiência do cliente com recuperação de informações
- Faça como eu fiz: criar agente RAG
- Para saber mais: cálculo de similaridade entre embeddings
- O que aprendemos?
Outras possibilidades em Cloud: AWS Bedrock e Azure OpenAI
- Recapitulando Vertex AI
- Otimizando a interação entre programadores na CodeConnect
- AWS Bedrock
- Azure OpenAI
- Personalizando ofertas de passagens aéreas com IA
- Personalizando recomendações de livros no Buscante com Azure AI Foundry
- Faça como eu fiz: serviços de IA em Cloud
- Para saber mais: estrutura de request para LLMs
- O que aprendemos?
- Conclusão