Formação Engenheiro de IA

Sobre o curso

O que é Formação Engenheiro de IA de Anwar Hermuche?

 

Formação Engenheiro de IA é uma trilha técnica criada por Anwar Hermuche que leva o aluno do zero absoluto até o desenvolvimento de sistemas de IA avançados: agentes, RAG, LangGraph, automações com N8N e código Python. O objetivo é formar um profissional que pensa, arquiteta e entrega soluções de IA do início ao fim — e que sabe precificar e vender o que constrói.


O que você vai aprender na Formação Engenheiro de IA:

 

  • Entender como a IA realmente funciona por dentro — o que é um modelo, um token, um embedding, uma janela de contexto, uma API, um webhook e um agente; por que a IA acerta e por que alucina — a base que separa quem segue tutorial de quem é engenheiro
  • Construir automações inteligentes com N8N — fluxos de automação avançados sem programar, integração de sistemas via API e webhook, agentes que executam tarefas de ponta a ponta com os protocolos MCP e A2A
  • Desenvolver em Python para IA — como criar aplicações personalizadas com IA mesmo partindo do zero em programação, com foco em uso real desde as primeiras aulas
  • Dominar RAG do básico ao avançado — como conectar LLMs a bases de conhecimento externas e construir sistemas de recuperação de informação precisos, escaláveis e aplicáveis em projetos reais
  • Construir sistemas multiagente com LangGraph — arquiteturas baseadas em grafos com controle total do fluxo de execução, persistência de estado e orquestração de LLMs para sistemas robustos e auditáveis
  • Posicionar, precificar e vender projetos de IA — como apresentar soluções para empresas, usar copywriting técnico para transformar termos complexos em valor percebido e fechar projetos com ticket médio documentado de R$8.000

Diferenciais do curso:

 

  • Três pilares que se apoiam: Fundamentos → Aplicação → Vendas — a maioria dos cursos termina na construção; a Formação cobre o ciclo completo até o momento em que o conhecimento vira dinheiro na conta
  • Progressão do no-code ao código sem travar — o aluno entrega algo funcionando na primeira semana (sem programar), avança para N8N com MCP e A2A, e só chega ao Python quando já está construindo coisa real há semanas — programar vira só a próxima ferramenta
  • 12 módulos com 167 horas de conteúdo técnico — cobertura de N8N, Python, RAG básico e avançado, LangGraph, SLMs, MCP e A2A em uma única formação com progressão coerente
  • Pilar de Vendas técnico — copywriting para vender IA para quem não entende de IA, modelos de proposta e precificação sem queimar oportunidades: raro em formações técnicas que costumam parar na construção
  • Ferramentas práticas incluídas — Precificador de Projetos de IA, Calculadora de Custos de LLM e Criador de Prompts PICES integrados ao aprendizado
  • Criado por quem implementou IA para Azul, Samsung e FastShop — Anwar Hermuche não ensina sobre IA de fora; é o que ele usa em projetos reais para grandes empresas há 6 anos

Sobre Anwar Hermuche:

 

Anwar Hermuche é especialista em inteligência artificial com 6 anos de experiência no campo — antes do hype generalizado. Implementou soluções de IA para empresas como Azul, Samsung e FastShop, ajudando organizações a aumentarem eficiência e escalabilidade com sistemas inteligentes. Fundador da DascIA, criou a Formação Engenheiro de IA com um objetivo claro: abrir o caminho para quem quer entrar no mercado de IA de forma real — seja começando do zero ou se reinventando profissionalmente.

 

Sua abordagem é direta: fundamento antes de ferramenta, construção antes de teoria, venda como parte do ciclo, não como etapa separada. O método parte de quem opera com IA em projetos reais, não de quem ensina apenas o que está disponível em tutoriais públicos.


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  • Preço acessível
  • Acesso ao curso completo com todos os módulos e materiais incluídos
  • Conteúdo organizado e fácil de acessar no computador, celular, TV ou tablet
  • Materiais complementares junto com as aulas
  • Atualizações futuras sem pagar mais nada

Estrutura resumida do curso:

 

  • Módulos 1 a 4 — Fundamentos — Introdução às IAs, IA Generativa, Principais IAs do Mercado e Engenharia de Prompt: o que é IA de verdade, como funciona por dentro e como extrair respostas precisas com prompts estratégicos
  • Módulo 5 — Automação com N8N — fluxos de automação avançados sem programar, integração de sistemas via API e webhook, e agentes com os protocolos MCP e A2A
  • Módulo 6 — Python para IA — programação aplicada à IA para quem nunca programou, com foco em construir aplicações reais desde as primeiras aulas
  • Módulos 7 e 8 — RAG básico e avançado — como conectar LLMs a bases de conhecimento externas, otimizar recuperação de informação e aplicar em projetos robustos do mercado real
  • Módulo 9 — LangGraph — arquiteturas em grafos para sistemas multiagente com controle de fluxo, persistência de estado e orquestração de LLMs
  • Módulos 10 e 12 — SLMs e Protocolos — Small Language Models para soluções ágeis e econômicas, e os protocolos MCP e A2A para integração e interoperabilidade entre agentes e ferramentas
  • Módulo 11 — Copywriting para Vendas — como transformar termos técnicos em argumentos de valor, criar propostas irresistíveis e fechar projetos com clientes que não entendem de IA
  • Ferramentas incluídas — Precificador de Projetos de IA, Calculadora de Custos de LLM, Criador de Prompts PICES e Radar IA
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Formação Engenheiro de IA

Conteúdo do Curso

  • 16 MÓDULOS
  • 272 AULAS
  • DURAÇÃO TOTAL153:38:18
    • Encontro ao Vivo 1 - Live de Onboarding da Turma 100:55:00
    • Encontro ao Vivo 2 - Chatbot Financeiro com N8N03:45:49
    • Encontro ao Vivo 3 - Como Estudar com IA01:56:52
    • Encontro ao Vivo 4 - Agente de IA + CRM + Google Calender + Routing Humano04:53:55
    • Encontro ao Vivo 5 - Vendas e Prospecção02:13:27
    • Encontro ao Vivo 6 - Implementação de Follow-up e Confirmação de Agendamento03:07:48
    • Encontro ao Vivo 7 - WebScraping com Iago Braz02:37:51
    • Encontro ao Vivo 8 - Agente de IA no Instagram02:35:49
    • Encontro ao Vivo 9 - Criando um Agente Conversacional no Elevenlabs01:21:49
    • Encontro ao Vivo 10 - Agente Text2SQL usando LangGraph + Eng. de Software04:26:04
    • Encontro ao Vivo 11 - Chatbot usando API Oficial do WhatsApp02:28:40
    • Encontro ao Vivo 12 - Medindo a Performance do Seu Agente (+ tela pra visualização)03:03:52
    • Encontro ao Vivo 13 - Nenhum Plano Sobrevive ao Campo de Batalha (by Yuri Branco)02:32:23
    • Encontro ao Vivo 14 - Criando um Agente de IA moderador de Grupos de WhatsApp04:27:09
    • Encontro ao Vivo 15 - Sistema Multi-Agentes com RAG + Human-in-the-loop03:07:59
    • Encontro ao Vivo 16 - Como construir sites com IA01:21:11
    • Encontro ao Vivo 17 - Gerador de Carrosséis03:11:51
    • Encontro ao Vivo 18 - Projeto end-to-end (FastAPI, Langchain, SqlAlchemy, Alembic, Docker, Supabase)05:19:59
    • Encontro ao Vivo 19 - Como usar IA para Automatizar (parte do) seu Negócio01:53:52
    • Encontro ao Vivo 20 - Canal Dark Automático01:19:41
    • Encontro ao Vivo 21 - Tudo sobre LinkedIn e Currículo01:33:08
    • Encontro ao Vivo 22 - Como usar RabbitMQ no N8N00:43:45
    • Encontro ao Vivo 23 - Gerador de Imagens com Nano Banana PRO no N8N00:41:14
    • Encontro ao Vivo 24 - Projeto Completo (FastAPI, Git, Docker, Langchain, Pandas e DuckduckGo)06:36:06
    • Encontro ao Vivo 25 - Arquitetura Multi-Agentes com N8N02:11:04
    • Encontro ao Vivo 26 - Métodos de Prospecção B2B02:55:12
    • Encontro ao Vivo 27 - Introdução ao Claude Code (Skills, Sub-agents etc.)03:23:06
    • Encontro ao Vivo 28 - Aula de Banco de Dados e SQL02:32:17
    • Encontro ao Vivo 29 - Claude Cowork01:31:47
    • Encontro ao Vivo 30 - Engenharia de Prompt aprofundada02:29:55
    • Encontro ao Vivo 31 - Criando Features Robustas com Claude Code02:44:31
    • Encontro ao Vivo 32 - Avaliando Sistemas de IA (pt. 1) (Classificadores)01:27:53
    • Encontro Ao Vivo 33 - Introdução à Arquitetura de Software02:05:31
    • Encontro ao Vivo 34 - Como vender projetos High Ticket de IA (+R$ 500k) com André Dantas02:17:29
    • Módulo 01 - Introdução e Conceitos Básicos da IA
    • Aula 1 - O que é Inteligência Artificial?00:11:39
    • Aula 2 - Vieses e Ataques às IAs00:06:05
    • Aula 3 - Tipos de Inteligência Artificial00:05:16
    • Aula 4 - Principais Termos da I.A.00:15:59
    • Módulo 02 - Aprendizado de Máquina e Dados
    • Aula 5 - Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado00:15:35
    • Aula 6 - A importância dos Dados00:08:09
    • Aula 7 - Termos Adicionais00:10:32
    • Módulo 03 - Implementação e Aplicações Práticas
    • Aula 8 - Framework de Implementação de IAs00:12:50
    • Aula 9 - Outras aplicações de IA00:09:58
    • Módulo 01 - Fundamentos dos Modelos de Linguagem e IA Generativa
    • Aula 01 - O que é IA Generativa?00:06:21
    • Aula 02 - LLMs, SLMs e LMs00:10:33
    • Aula 03 - Capacidades e Limitações dos LMs00:12:40
    • Aula 04 - Principais termos dos Language Models00:16:23
    • Módulo 02 - Aplicações Práticas e Otimização de Modelos
    • Aula 05 - Como funcionam modelos de difusão (imagens)00:01:44
    • Aula 06 - Como melhorar a performance de um LM00:10:26
    • Aula 07 - Etapas de um projeto de IA Generativa00:03:23
    • Aula 08 - Exemplo de comparação de custos00:07:03
    • Módulo 03 - Tópicos Avançados e Impacto Social
    • Aula 09 - O que é um Agente de IA e sua diferença para LMs00:03:13
    • Aula 10 - Impacto da I.A. Generativa no mundo00:06:48
    • Módulo 01 - Fundamentos: Pensando o Prompt como Engenharia
    • Aula 1. O que é, de fato, um Prompt00:10:20
    • Aula 2. Onde você está no Mapa - Prompt, Context e Harness00:05:58
    • Aula 3. O trade-off do Contexto - Content Rot, Lost in the Middle, Custo e Latência00:28:16
    • Aula 4. Por que Engenharia - Versionamento, Logs, Erros e Debugging00:22:25
    • Aula 5. Tipos de Mensagem e a Instruction Hierarchy00:19:00
    • Aula 6. Formatando o Prompt - Markdown, XML e YAML00:13:38
    • Aula 7. O Método PICES - Seu Molde para qualquer Prompt00:16:35
    • Módulo 02 - Como o Modelo Escolhe Palavras: Temperatura e Softmax
    • Aula 1. Temperatura - Determinismo x Craitividade00:09:52
    • Aula 2. Pega o Capacete - Do Prompt aos Logits00:11:04
    • Aula 3. Softmax na Prática - De Score a Probabilidade (Euler, Logit e Temperatura)00:13:18
    • Aula 4. Comparando Temperaturas (T=0.9 x T=0.2)00:17:25
    • Módulo 03 - Controlando a Amostragem: Top-K, Top-P, Limites e Penalidades
    • Aula 1. Top-k00:08:05
    • Aula 2. Top-P (Nucleus sampling)00:08:27
    • Aula 3. Max Lenght00:02:45
    • Aula 4. Stop Sequences00:04:45
    • Aula 5. Penalidades de Frequência e Presença00:18:20
    • Aula 6. A Ordem em que tudo é Aplicado - Sua Receita de Parâmetros00:10:05
    • Módulo 04 - O Mapa das Técnicas: Few-shot e Decomposição
    • Aula 1. O Mapa das Técnicas - As 5 Famílias00:02:46
    • Aula 2. In-Context Learning - Zero, One e Few-Shot00:05:29
    • Aula 3. K-Shot na Prática e o Dilema do Few-Shot00:17:28
    • Aula 4. Decomposição e Chained Prompts00:19:50
    • Aula 5. Chain-of-Thought (CoT)00:13:35
    • Aula 6. Chain-of-Verification (CoVe)00:04:40
    • Aula 7. Tree-of-Thoughts (ToT)00:07:46
    • Módulo 05 - Técnicas Avançadas: Ensembling e Aumento por Ferramentas
    • Aula 1. Ensembling e Self-Consistency00:16:49
    • Aula 2. Program-Aided Language (PAL)00:11:45
    • Aula 3. ReAct (Reasoning + Acting) e Comparação das Técnicas com Ferramentas00:11:50
    • Módulo 06 - Tool Calling & Agentes: Construindo seu Primeiro Agente
    • Aula 1. O Cenário SlowShop e as Ferramentas Necessárias00:18:23
    • Aula 2. Tool Calling em uma Conversa - O passo a passo completo00:25:22
    • Aula 3. O Loop de Tool Calling - Na Mão e em LangGraph00:08:52
    • Aula 4. Quando usar (e quando NÂO usar) Ferramentas00:05:57
    • Módulo 07 - Segurança: Blindando seus Prompts e Agentes
    • Aula 1. Defesa em Camadas e Prompts Adversariais (Injection, Imagens)00:20:13
    • Aula 2. Prompt Leaking - Ataque e Defesa00:09:57
    • Aula 3. Frágil x Blindado - Blinde um Agente00:10:45
    • Módulo 08 - Produção: Levando Prompts para o Mundo Real
    • Aula 1. Streaming - TTFT, TPS e quando não da para Streamar00:13:28
    • Aula 2. Saída Estruturada com Pydantic (o 'S' do PICES)00:14:56
    • Aula 3. Prompt Caching00:13:16
    • Aula 4. Meta Prompting00:04:14
    • Aula 5. 7 Dicas Práticas (Atenção Útil, SEMPRE, Inglês, Verbalized Sampling...)00:13:55
    • Módulo 09 - Fechamento: O Loop do Engenheiro e o Desafio Final
    • Aula 1. O Loop do Engenheiro - Elicitar, Testar, Diagnosticar, Versionar00:06:10
    • Aula 2. O Território Completo + Encerramento00:03:44
    • Módulo 01 - Qual modelo de IA é melhor?
    • Aula 01 - Como comparar modelos de IA00:23:12
    • Módulo 02 - As Principais IAs
    • Aula 02 - Principais IAs de Texto00:33:14
    • Aula 03 - Qual IA de Texto Utilizar00:05:45
    • Aula 04 - Principais IAs de Imagem00:15:59
    • Aula 05 - Qual IA de Imagem Utilizar00:03:17
    • Aula 06 - Principais IAs de Vídeo00:24:08
    • Aula 07 - Qual IA de Vídeo Utilizar00:06:00
    • Aula 08 - Principais IAs de Áudio00:30:32
    • Aula 09 - Qual IA de Áudio Utilizar00:01:49
    • Módulo 03 - Soluções Práticas e Atualização Contínua
    • Aula 10 - Modelos Gratuitos de IA para Qualquer tipo de Tarefa00:07:32
    • Aula 11 - Qual IA utilizar para a minha tarefa00:13:40
    • Aula 12 - Minhas Principais Fontes de Estudo para me Manter Atualizado00:08:06
    • Módulo 01 - Introdução às Automações
    • Aula 1 - O que são Automações?00:13:56
    • Aula 2 - Triggers, Filtros e Ações00:09:00
    • Aula 3 - Aprenda os termos 'complicados' API, JSON e Webhook00:25:38
    • Módulo 02 - Primeiros Passos no n8n
    • Aula 1 - VPS + Domínio Hostinger00:16:01
    • Aula 2 - Instalando o n8n00:12:20
    • Aula 3 - Como atualizar o n8n00:10:05
    • Módulo 03 - Nivelamento em I.A.
    • Aula 1 - O que são prompts?00:12:51
    • Aula 2 - Engenharia de Prompt na Prática!00:10:21
    • Aula 3 - Agentes de I.A.00:06:13
    • Aula 4 - R.A.G. (Retrieval-Augmented Generation)00:11:40
    • Aula 5 - Basic LLM Chain00:15:39
    • Aula 6 - Agentes de IA no n8n00:16:47
    • Aula 7 - Funcionalidades Adicionais00:12:04
    • Módulo 04 - Javascript para n8n
    • Aula 1 - Tipos de Dados e Manipulação de Textos00:22:24
    • Aula 2 - Manipulação de números (inteiros e floats)00:08:32
    • Aula 3 - Manipulação de Listas00:10:07
    • Aula 4 - Manipulação de Objetos (JSONs)00:04:13
    • Aula 5 - Manipulação de Datas e Hora00:05:08
    • Aula 6 - Bônus - funções avançadas do javascript00:08:02
    • Módulo 05 - Aulas Práticas
    • Aula 1 - O primeiro bot do departamento00:16:44
    • Aula 2 - Fechamento de caixa automático00:17:22
    • Aula 3 - Distribuidor inteligente de suporte00:11:52
    • Aula 4 - Gerenciador de Leads automático00:31:49
    • Aula 5 - Assistente de RH Automático00:23:48
    • Aula 6 - Relatório automático Facebook ADS00:43:52
    • Aula 7 - Chatbot de vendas no WhatsApp01:30:23
    • Aula 8 - Agente de Agendamento com Múltiplas Agendas00:19:20
    • Aula 9 - Agente de IA na unha (cálculo de custo, número de tokens, perplexidade e tool calling)01:00:12
    • Módulo 06 - Hacks no N8N
    • Aula 1 - Fluxo de Backup - Google Drive00:12:37
    • Aula 2 - Fluxo de Backup - GitHub00:17:34
    • Aula 3 - Fluxo de Notificação de Erro00:07:29
    • Aula 4 - Executions Data - Salvando informações de cada execução00:04:03
    • Aula 5 - Liberando a licença Community Plus - Recursos pagos de graça00:06:03
    • Aula 6 - GPTs Personalizados com Ferramentas00:23:49
    • Aula 7 - Batch calls na API da OpenAI (-50% custo e rate limit de 50k)00:21:52
    • Módulo 07 - Integrações com Aplicativos
    • Aula 1 - Serviços do Google (Drive, Sheets, Gmail etc.)00:10:35
    • Aula 2 - Slack00:03:36
    • Aula 3 - Trello00:02:15
    • Aula 4 - OpenAI (ChatGPT)00:02:22
    • Aula 5 - Groq (IA Gratuita)00:01:33
    • Aula 6 - Hugging Face (modelos de IAs)00:02:53
    • Aula 7 - Supabase (banco de dados)00:01:39
    • Aula 8 - Facebook ADS00:13:06
    • Aula 9 - Notion00:01:47
    • Aula 10 - Instalando a Evolution API (API não oficial do WhatsApp)00:11:54
    • Aula 11 - SerpAPI (API de pesquisa no Google)00:02:29
    • Aula 12 - Postgres (banco de dados)00:03:46
    • Aula 13 - Instalação do DeepSeek no N8N00:09:58
    • Aula 14 - APIs do WhatsApp01:08:32
    • Aula 15 - UAZAPI00:36:05
    • Módulo 08 - Vendas e Prospecção
    • Aula 1 - Como vender projetos de N8N00:04:08
    • Aula 2 - Definição de ICP & Persona00:05:19
    • Aula 3 - Custos e Responsabilidades de cada00:09:05
    • Aula 4 - Precificação de Projetos00:22:02
    • Aula 5 - Exercício Prático & Prospecção de Clientes00:17:28
    • Aula 6 - Checklist prático de Vendas00:03:36
    • Módulo 01 - Fundamentos & Versionamento
    • Aula 1. O que é Python00:09:52
    • Aula 2. Google Colab e o Primeiro Código00:20:24
    • Aula 3. Variáveis e Tipos de Dados00:33:29
    • Aula 4. Manipulação de Texto (Strings)00:20:00
    • Aula 5. Operadores Aritméticos e Lógicos00:19:16
    • Aula 6. Projeto Final - Prompt Packer00:42:19
    • Módulo 02 - Estruturas de Dados e Persistência
    • Aula 1. Listas e Tuplas00:36:46
    • Aula 2. Dicionários00:14:55
    • Aula 3. Estruturas Condicionais00:26:43
    • Aula 4. Estruturas de Repetição00:31:28
    • Aula 5. Manipulação de Arquivos (I-O) e Gerenciadores de Contexto00:20:28
    • Aula 6. Projeto Final - Persistent Chat History00:23:22
    • Módulo 03 - Profissionalização (Funções, Módulos & Poetry)
    • Aula 1. Funções e Escopo00:44:18
    • Aula 2. Erros e Exceções00:15:41
    • Aula 3. Gestão de Dependências com Poetry00:23:14
    • Aula 4. Módulos no Python00:15:46
    • Aula 5. Projeto Final - Token Cost Calculator00:32:35
    • Módulo 04 - Programação Orientada a Objetos (POO) e Integrações
    • Aula 1. Introdução à Programação Orientada a Objetos00:28:08
    • Aula 2. Herança e Polimorfismo00:20:27
    • Aula 3. Variáveis de Ambiente e Segurança00:15:58
    • Aula 4. Projeto Final - Model Provider SDK00:13:46
    • Módulo 05 - NumPy
    • Aula 1. Introdução ao NumPy00:37:22
    • Aula 2. Operações Vetoriais e Similaridade00:36:37
    • Aula 3. Projeto Final - Simple Vector Store00:21:16
    • Módulo 06 - Pandas
    • Aula 1. DataFrames e Carregamento00:47:17
    • Aula 2. Limpeza de Dados00:22:09
    • Aula 3. Manipulação de Texto e Exportação00:25:00
    • Aula 4. Projeto Final - Fine-tuning Dataset Prepper01:05:37
    • Módulo 01 - Fundamentos do RAG
    • Aula 1 - Introdução ao R.A.G.00:13:58
    • Aula 2 - Etapas do RAG00:10:53
    • Aula 3 - Aula Prática - Visão Geral do RAG00:29:01
    • Módulo 02 - O Processo de Indexação
    • Aula 1 - O Processo de Indexação00:10:12
    • Aula 2 - Loading & Estrutura 'Document'00:10:56
    • Aula 3 - Métodos de Splitting00:20:35
    • Aula 4 - Keyword Matching & Bag-of-Words00:09:56
    • Aula 5 - Semantic Matching & Embeddings00:07:02
    • Aula 6 - Visão Geral sobre RAG & Embeddings00:17:22
    • Aula 7 - Armazenamento de Embeddings & Tipos de Bancos de Dados00:03:35
    • Aula 8 - Bancos de Dados Relacionais00:16:27
    • Aula 9 - Bancos de Dados Vetoriais00:10:28
    • Aula 10 - Aula Prática - Indexação00:31:28
    • Aula 11 - Aula Prática - Indexação com N8N usando Google Docs00:37:56
    • Aula 12 - Aula Prática - Indexação com N8N usando Planilhas00:18:50
    • Aula 13 - Aula Prática - Indexação com N8N usando PDF00:23:29
    • Módulo 03 - O Processo de Recuperação
    • Aula 1 - O Processo de Recuperação00:03:33
    • Aula 2 - Recuperação por Keyword-Matching (TF-IDF & BM25)00:07:57
    • Aula 3 - Recuperação por Semantic-Matching (Word2Vec & BERT)00:08:45
    • Aula 4 - Recuperação por Hybrid Search00:04:55
    • Aula 5 - Aula Prática - Recuperação00:15:48
    • Aula 6 - Aula Prática Recuperação com N8N usando Hybrid Search00:24:17
    • Aula 7 - Processo de Recuperação no N8N - Parte 100:21:57
    • Aula 8 - Processo de Recuperação no N8N Parte 200:23:08
    • Aula 9 - Processo de Recuperação no N8N - Parte 300:13:08
    • Módulo 04 - O Processo de Geração
    • Aula 1 - O Processo de Geração00:04:56
    • Aula 2 - Aula Prática - Geração00:07:23
    • Módulo 01 - Introdução às Memórias
    • Aula 1 - O que é Memória00:05:02
    • Aula 2 - Principais Termos (run, thread, checkpoint e store)00:07:34
    • Módulo 02 - Short-term Memory
    • Aula 3 - Memória trim e resumo00:20:02
    • Módulo 03 - Long-term Memory
    • Aula 4 - Como humanos memorizam00:07:43
    • Aula 5 - Aprofundamento em memórias de longo prazo00:07:38
    • Aula 6 - Escrevendo Memórias00:03:19
    • Aula 7 - Aplicação de memórias de longo prazo00:20:57
    • Módulo 01 - Fundamentos Avançados do RAG
    • Aula 1 - Por que a técnica aprendida é chamada de naive00:04:26
    • Aula 2 - Recuperação Hierárquica (Hierarchical Index Retrieval)00:04:19
    • Aula 3 - Embedding de Documentos & Perguntas Hipotéticas (HyDE)00:04:32
    • Aula 4 - Recuperação por Janela de Sentença (Sentence Window Retrieval)00:02:50
    • Módulo 02 - Técnicas Especializadas de Recuperação
    • Aula 1 - RAG com Consulta Própria (Self-Querying RAG)00:04:30
    • Aula 2 - Aplicação de Self-Querying RAG no N8N00:41:01
    • Aula 3 - Recuperação do Documento Pai (Parent Document Retriever - Auto-merging Retriever)00:03:09
    • Aula 4 - Transformação da Query (Query Transformation)00:04:01
    • Módulo 03 - RAG Contextual e Agêntico
    • Aula 1 - Contexto de Chat (Chat Engine)00:04:54
    • Aula 2 - Roteamento de Query (Query Routing)00:03:17
    • Aula 3 - RAG Agêntico (Agentic RAG)00:04:14
    • Aula 1 - O que é um Grafo00:19:41
    • Aula 2 - Fundamentos do LangGraph00:34:06
    • Aula 3 - Criando seus primeiros Agentic-Workflows00:34:19
    • Aula 4 - Routers, Arquitetura de Agentes e Memória00:24:30
    • Aula 5 - Construindo uma Arquitetura multi-agentes com Langgraph02:30:36
    • Aula 1 - O que é MCP?00:09:25
    • Aula 2 - Arquitetura do MCP00:11:17
    • Aula 3 - Benefícios do MCP00:09:53
    • Aula 4 - Criando Servidor MCP na Prática00:57:03
    • Aula 1 - Introdução Teórica00:10:47
    • Aula 2 - Artigos para Aprofundamento00:05:30
    • Aula 3 - Como ter SLMs rodando localmente?00:13:45
    • Módulo 1 - Ambiente de Desenvolvimento Profissional
    • Aula 01 - Introdução ao Curso00:14:50
    • Aula 02 - Pyenv & VSCode00:16:15
    • Aula 03 - Extensões do VSCode00:06:23
    • Módulo 2 - Controle de Versão e Padronização de Código
    • Aula 04 - Pre-commit & Commitizen00:40:40
    • Aula 05 - Gerenciamento de Dependências com o Poetry00:33:25
    • Módulo 01 - Introdução ao Roteamento de Modelos de Linguagem
    • Aula 1 - O que é LLM Routing00:05:10
    • Aula 2 - Tipos de Routers00:11:23
    • Aula 3 - A Anatomia de um Router00:15:20
    • Módulo 02 - Routers Preditivos
    • Aula 4 - Arquitetura de um Router Preditivo00:08:00
    • Aula 5 - Principais tipos de Routers Preditivos00:10:58
    • Módulo 03 - Routers Não-Preditivos e Híbridos
    • Aula 6 - Arquiteturas de Routers Não-Preditivos00:06:01
    • Aula 7 - Arquitetura de um Router Híbrido00:05:25
    • Módulo 04 - Aplicação dos Conceitos
    • Aula 8 - Como implementar Routers Preditivos00:17:27
    • Aula 9 - Como implementar Routers Não-Preditivos e Híbridos00:07:21
    • Módulo 01 - Fundamentos
    • Aula 01 - Introdução ao Copywriting para Vendas00:05:13
    • Aula 02 - Qualidade Técnica x Sucesso no Mercado00:09:32
    • Aula 03 - Como Valer 10x Mais00:08:12
    • Aula 04 - Conquistando Atenção em um Mundo Distraído00:21:46
    • Módulo 02 - Inteligência de Mercado
    • Aula 05 - Análise Estratégica de Mercado00:23:06
    • Aula 06 - Como Pessoas e Empresas Decidem00:14:37
    • Aula 07 - Construindo Persona e ICP00:16:21
    • Aula 08 - Mapeando a Comunicação Estratégica00:18:40
    • Módulo 03 - Posicionamento e Autoridade
    • Aula 09 - O Poder das Demandas Latentes00:19:25
    • Aula 10 - Dominando a Jornada de Consumo00:24:15
    • Aula 11 - Comunicação Irresistível com Big Idea e Mecanismo Único00:34:49

Conteúdo do curso

Formação Engenheiro de IA

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