FORMAÇÃO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Domine o presente e o futuro da tecnologia.
Seja um profissional de Inteligência Artificial.
A Formação em Inteligência Artificial garante que você dominará os conceitos fundamentais, assim como as técnicas de Machine Learning e Deep Learning. Ao concluir, você estará habilitado a aplicar seus conhecimentos na solução de desafios reais.
Aulas 100% Presenciais, com os melhores especialistas do mercado.
Formação completa
Com 96 horas/aulas em 6 meses , esta é uma Formação Avançada 100% prática e presencial. O curso é ministrado pelos melhores especialistas do mercado , com conteúdo estruturado e material didático exclusivo e atualizado
Soft Skills
O programa desenvolve oito habilidades e competências essenciais no dia a dia , focando no comportamento e na interação em equipe. As habilidades são: Criatividade , Solução de Problemas , Colaboração , Inteligência Emocional , Comunicação , Liderança , Empatia e Atitude.
Orientação profissional
Realizamos treinamentos sobre portfólio, como se comportar em entrevistas, inteligência emocional e como fazer um currículo digital. Além disso, realizamos o encaminhamento de alunos para empresas parceiras.
Saiba mais sobre a Digital College
Somos a College. Ensinamos habilidades digitais. Nosso método é 100% prático , com professores que estão no mercado e te ensinam a prática em uma estrutura Open Space. Ensinamos para: Pessoas sem experiência nenhuma em programação e outras habilidades digitais; Profissionais das áreas de T.I. que desejam se especializar; Profissionais que querem fazer uma transição de carreira ; e Estudantes universitários que desejam sair da teoria e aprender verdadeiramente a prática.
Por que ser um especialista em Inteligência Artificial?
O mercado de trabalho para especialistas em IA está em constante crescimento e alta demanda , oferecendo salários atrativos e diversas oportunidades de carreira em empresas de diversos setores.
Quanto ganha um especialista em IA
A área de IA é uma das mais lucrativas no mercado de tecnologia, e a remuneração varia de acordo com o nível de senioridade e o segmento.
R$ 8.000 a
R$ 12.000/mês
Júnior
R$ 13.000 a
R$ 20.000/mês
Pleno
R$ 22.000 a
R$ 35.000/mês
Sênior
(Valores baseados em médias salariais de especialistas e cargos em alta na área de IA no Brasil.)
Para quem este curso é indicado
- Pessoas sem experiência nenhuma em programação.
- Profissionais das áreas de T.I. que desejam se especializar.
- Profissionais que querem fazer uma transição de carreira.
- Estudantes universitários que desejam sair da teoria e aprender verdadeiramente a prática.
O que você aprenderá
- Introdução à IA Generativa e Modelos de Linguagem: Fundamentos de Inteligência Artificial Generativa, abordando o funcionamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e a evolução histórica da área.
- Ética, Segurança em IA Generativa e Impacto Ambiental: Ética, segurança e responsabilidade na Inteligência Artificial Generativa, abordando vieses, privacidade, alucinações e regulamentação, com foco na mitigação de riscos, conformidade legal e desenvolvimento de sistemas confiáveis. E conscientização dos impactos ambientais com o uso de IA Generativa.
- Engenharia de Prompt e melhores práticas: Técnicas de engenharia de prompts, abordando clareza, especificidade, delimitação de contexto e uso de exemplos, com ênfase em práticas colaborativas e pesquisa na área.
- Exploração de APIs de modelos de linguagem: APIs de modelos de linguagem, abordando métodos de autenticação, gestão de tokens e integração em aplicações.
- Fundamentos de vetorização e embeddings: Vetorização e embeddings, explicando a representação de objetos em vetores densos e os principais tipos de embeddings, com foco em aplicações práticas em busca semântica e recuperação de informação.
- Estratégias de recuperação de informação baseada em contexto: Estratégias de recuperação de informação, abordando como o RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina busca e geração para fornecer respostas atualizadas e contextualizadas.
- Aplicações práticas de RAG e avaliação: Estudo da aplicação de sistemas RAG em pipelines de ingestão de dados e desenvolvimento de chatbots. Abordagem prática de ferramentas e arquiteturas, com análise de benefícios, limitações e desafios. Avaliação de desempenho com foco em métricas como precisão, recall, detecção de alucinações, latência e custo computacional.
- MCP - Model Context Protocol: Introdução ao MCP como padrão para gerenciamento de contexto em LLMs. Estudo de sua estrutura, uso em aplicações com agentes e copilotos, e integração com sistemas RAG. Aborda benefícios, limitações e desafios de implementação.
- Automatização de fluxos de trabalho com ferramentas low-code: Plataformas low-code para automação, demonstrando como interfaces no-code e low-code democratizam o desenvolvimento e a implementação de processos automatizados.
- Integrações com planilhas, webhooks e APIs: Integrações com planilhas, webhooks e APIs, definindo webhooks como callbacks que notificam eventos instantaneamente e destacando seu uso em fluxos de automação e comunicação entre sistemas.
- Armazenamento e organização de dados em repositórios estruturados: Data lake como repositório centralizado de dados brutos, estruturados ou não, abordando estratégias de organização, governança e segurança da informação.
- Data Pipelines com ETL/ELT modernos: Estudo prático de ferramentas modernas para ingestão, transformação e carga de dados (ETL/ELT), como Airbyte, Fivetran, dbt e Apache NiFi. Aplicação em fluxos de dados voltados para IA Generativa, com foco em escalabilidade, versionamento de dados e controle de dependências.
- Introdução a agentes autônomos e raciocínio encadeado: Apresenta uma introdução a agentes autônomos, explorando o uso de memória e ferramentas para execução de múltiplas tarefas e a aplicação de raciocínio encadeado.
- Segurança e responsabilidade em agentes: Riscos de agentes autônomos, abordando técnicas para mitigação de alucinações, controle de acesso e requisitos éticos para uso seguro e responsável.
- Construção de agentes inteligentes: Construção de agentes inteligentes utilizando frameworks, com foco em raciocínio encadeado e gestão eficiente de memória para execução de tarefas complexas.
- Integrações avançadas com bancos de dados e ferramentas externas: Integrações avançadas com bancos de dados e ferramentas externas, com foco em consultas otimizadas, sincronização em tempo real e segurança.
Professor do Curso
André Perez
Engenheiro de Dados na SumUp
Formado pela Universidade de São Paulo e pela Universidade de Glasgow, no Reino Unido, André é Especialista em Engenharia de Dados na SumUp, fintech alemã que atua no ramo de adquirência, banking e crédito no mercado europeu e latino americano. Trabalhou na Serasa Experian, onde liderou a modernização da infraestrutura computacional da concessão de crédito, e na Amdocs, onde conduziu projetos de ciência de dados em Tel-Aviv, Israel. Foi tutor do MBA em ciência de dados do Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC/USP) onde ajudou profissionais de aŕeas diversas a ingressar no mercado de dados.
+04
CURSOS
+1400
ALUNOS
100%
PROFESSORES
+20
PARCERIAS
PARCEIROS
