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Cursos

Essa formação está em pré-lançamento! O que isso quer dizer? Uma formação em pré-lançamento indica que o time está trabalhando nela nesse exato momento.

Você já pode fazer os primeiros cursos dessa formação. Ela continuará a ser criada a partir do seu feedback no fim dos cursos e no nosso Discord.

Criando agentes de IA

A construção de agentes inteligentes está ganhando espaço no mercado de tecnologia. Organizações de diferentes setores estão adotando soluções que combinam modelos de linguagem, busca semântica e fluxos estruturados capazes de tomar decisões automatizadas.

Nesta formação você aprenderá a desenvolver agentes que utilizam raciocínio interno, recuperação aumentada para trazer contexto relevante e mecanismos de controle para organizar sequências de ações. A trilha é totalmente prática e baseada em ferramentas amplamente utilizadas no setor, como LangChain, LangGraph, bancos vetoriais e integrações com Google Generative AI e Gemini.

Ao final, você será capaz de estruturar seus próprios agentes para tarefas como atendimento, análise de dados, automações e orquestrações de processos, dominando desde os fundamentos de RAG até arquiteturas multiagentes capazes de operar em pipelines reais de produção.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Carlos Eduardo Pereira

  • Carlos Eduardo Pereira

  • Alan Braz

    Gerente de Engenharia na IBM Research, liderando equipes multidisciplinares na transformação de projetos de pesquisa em soluções concretas. Atuo na interface entre pesquisa e produto, impulsionando iniciativas open-source e contribuindo para o desenvolvimento de ofertas estratégicas como o IBM watsonx.ai. Sou Mestre em Ciência da Computação pela Unicamp, sólida trajetória como professor e mentor técnico, compartilhando conhecimento em ambientes acadêmicos e corporativos. Host do podcast PullreCast.

  • Alan Braz

    Gerente de Engenharia na IBM Research, liderando equipes multidisciplinares na transformação de projetos de pesquisa em soluções concretas. Atuo na interface entre pesquisa e produto, impulsionando iniciativas open-source e contribuindo para o desenvolvimento de ofertas estratégicas como o IBM watsonx.ai. Sou Mestre em Ciência da Computação pela Unicamp, sólida trajetória como professor e mentor técnico, compartilhando conhecimento em ambientes acadêmicos e corporativos. Host do podcast PullreCast.

  • Lucas Mendes

    Profissional de IA, empreendedor e professor, com ampla experiência em Ciência de Dados, Machine Learning e Agentes Inteligentes.Como CTO e líder técnico, desenvolvo sistemas que transformam dados em valor, automatizam processos e aumentam a eficiência operacional. Atuo na criação de modelos preditivos e na construção de automações avançadas em N8N e Python, entregando inovação prática para impulsionar o crescimento das empresas.Apaixonado por ensinar, preparo talentos em IA e automação.

  • Lucas Mendes

    Profissional de IA, empreendedor e professor, com ampla experiência em Ciência de Dados, Machine Learning e Agentes Inteligentes.Como CTO e líder técnico, desenvolvo sistemas que transformam dados em valor, automatizam processos e aumentam a eficiência operacional. Atuo na criação de modelos preditivos e na construção de automações avançadas em N8N e Python, entregando inovação prática para impulsionar o crescimento das empresas.Apaixonado por ensinar, preparo talentos em IA e automação.

Essa formação está em pré-lançamento. O que isso quer dizer? Uma formação em pré-lançamento indica que o time está trabalhando nela nesse exato momento.

Ao mesmo tempo você já pode fazer os primeiros cursos e conteúdo. Ela será criada a partir do seu feedback no fim dos cursos e no nosso Discord.

Passo a passo

  1. 1 Fundamentos de RAG com LangChain

    Neste primeiro passo você aprende as bases necessárias para criar agentes inteligentes capazes de utilizar contexto relevante em suas respostas. É aqui que construímos o alicerce da formação, entendendo como funcionam técnicas de recuperação de informações, como criar embeddings, como realizar o pré-processamento dos dados e como integrar modelos generativos com LangChain.

    Você irá aprender a criar um chatbot com RAG, configurar pipelines de ETL e desenvolver estratégias para reduzir alucinações usando informações confiáveis. Também verá na prática como conectar LangChain ao Google Generative AI. Depois deste passo você estará pronto para construir sistemas de resposta contextualizados e bem estruturados.

    • Curso Arquiteturas RAG com LLMs: embeddings, busca semântica e criação de agentes com LangChain

      08h
      • Explore os fundamentos dos Large Language Models e compreender o papel da arquitetura Transformer em sistemas generativos.
      • Analise o problema de alucinações em LLMs e avaliar estratégias para integração de conhecimento externo.
      • Compare abordagens de personalização de LLMs, como fine tuning e Retrieval Augmented Generation.
      • Transforme textos e documentos em embeddings para viabilizar buscas baseadas em similaridade semântica.
      • Aplique métricas de similaridade, como a similaridade de cosseno, para recuperação de informações por significado.
      • Processe documentos extensos utilizando técnicas de chunking, overlapping e uso de metadados.
      • Implemente pipelines de RAG para recuperação e geração de respostas a partir de documentos estruturados e não estruturados.
      • Utilize vector stores como FAISS e ChromaDB para armazenamento e indexação eficiente de embeddings.
      • Construa agentes conversacionais baseados em RAG com o uso do LangChain.
      • Integre técnicas de re rank para melhorar a relevância das respostas recuperadas.

  2. 2 Técnicas Avançadas de RAG com LangChain

    Depois de dominar os fundamentos, você avança para técnicas mais robustas que permitem elevar a qualidade dos seus sistemas de recuperação. Neste passo você aprenderá a configurar ambientes isolados, criar embeddings mais eficientes, armazenar e consultar dados em bancos vetoriais e aprimorar a maneira como as consultas são formuladas.

    Você também vai explorar ajustes avançados de prompts, métodos para melhorar consultas complexas e ferramentas de monitoramento como LangSmith e QA Eval. Essa etapa aprofunda seus conhecimentos em fluxos de recuperação aumentada e prepara o terreno para a construção de agentes mais sofisticados.

    • Curso LangChain: Técnicas Avançadas de RAG

      10h
      • Compreenda os fundamentos e a aplicação de pipelines de recuperação aumentada.
      • Configure ambientes de desenvolvimento isolados com virtualenv e Jupyter Notebook.
      • Explore a integração com modelos de linguagem utilizando Langchain e técnicas de chunking.
      • Implemente estratégias para criar embeddings de texto e armazenar dados em bancos vetoriais.
      • Ajuste prompts e reestruture consultas com métodos avançados de recuperação.
      • Monitore e avalie o desempenho das pipelines com ferramentas como LangSmith e QA-Eval.

  3. 3 Criação de Agentes e Multiagentes com LangGraph

    O último passo da formação é dedicado à construção de agentes inteligentes que tomam decisões, executam ações externas e orquestram fluxos complexos. Aqui você aprenderá como funciona o ciclo de pensamento e ação, como estruturar nós e caminhos condicionais e como gerenciar estados utilizando SQLite.

    Também aprenderá a conectar agentes com tarefas reais do dia a dia, como realizar scraping, análises e automações com Selenium e BeautifulSoup. Ao finalizar este passo você será capaz de combinar LangChain e LangGraph para criar sistemas completos de agentes e multiagentes, capazes de operar em cenários reais.

    • Curso LangGraph: Orquestrando agentes e multiagentes

      10h
      • Desenvolva agentes inteligentes que integrem pensamento e ação.
      • Automatize interações em sistemas de chat e processos de coleta de dados.
      • Implemente estratégias de ciclo de pensamento e ação utilizando fluxos de controle.
      • Crie grafos de decisão com nós e arestas condicionais para orientar escolhas.
      • Configure o armazenamento seguro de API Keys e o gerenciamento de estados com SQLite.
      • Integre técnicas de web scraping com Selenium e BeautifulSoup para análise de dados.

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