🤖 Agents de IA
Domine os fundamentos e aplicações práticas de Inteligência Artificial Generativa. Aprenda a desenvolver aplicações com LLMs, function calling, agents de AI e estratégias de RAG. Este treinamento combina teoria e prática para criar soluções reais com IA.
Duração total: 14h 16m
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1
Primeiro contato com LLMs
Fornecer um primeiro contato com modelos de linguagem, apresentar caminhos para uso dos mesmos e boas práticas relacionadas ao desenvolvimento de projetos com LLMs.
  • Configurações de ambiente
  • Chamadas via API (OpenAI, Groq, Gemini)
  • Boas práticas
2
Function Calling
Apresentar as limitações dos LLMs e como fazemos para o mesmo gerar respostas baseadas nos nossos dados.
  • Apresentação dos dados
  • Construção de funções Python para consultas
  • Text2SQL para banco de dados
  • Aplicação com function calling
  • Avaliação de resultados
3
Construção de Agents de AI
Construir agents de AI com langchain e langgraph visando otimizar os resultados da aplicação desenvolvida no módulo 2.
  • Agents com langchain
  • Desafios de orquestração
  • Langgraph para aplicações complexas
4
Estratégias para enriquecimento de contexto
Construir aplicação incluindo conceitos de Agents e RAG.
  • Conceito de RAG
  • Estratégias de RAG
  • Aplicação com SQLAgent + RAGAgent
  • Avaliação de resultados
Conheça Seu Instrutor
Julles Mitoura
Especialista em IA e Ciência de Dados
Sou engenheiro químico, com mestrado e doutorado na área, e ao longo da minha trajetória desenvolvi forte atuação em ciência de dados e inteligência artificial aplicada a processos industriais. Nos últimos cinco anos, tenho me dedicado ao estudo e à prática de análise de dados para compreender, otimizar e explicar processos a partir de medições de sensores, métricas e indicadores de desempenho.

Minha experiência profissional inclui passagens por empresas como Petrobras, Radix e Deloitte, e atualmente integro o time da Celanese como desenvolvedor de software back-end, com foco em soluções baseadas em inteligência artificial desde o desenho da arquitetura até o desenvolvimento e deploy. Além da experiência prática, possuo certificações como cientista de dados e engenheiro de AI, que reforçam minha base técnica no campo de desenvolvimento de software.

Acredito que o ensino deve aliar fundamentação teórica sólida com aplicação prática, de forma a conectar conceitos diretamente aos desafios do dia a dia e às necessidades reais da indústria e da tecnologia.