Curso de Melhorando a Experiência do Usuário com LangChain em Aplicações Web

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM multi-agentes com estado, baseadas em grafos composíveis, com estado persistente e controle sobre a execução.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de plataforma de IA de nível avançado, profissionais de DevOps para IA e arquitetos de ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de nível produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e otimizar topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
• Garantir confiabilidade com tentativas de repetição (retries), tempos limite, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
• Depurar e rastrear execuções do grafo, inspecionar o estado e reproduzir sistematicamente problemas em produção.
• Incorporar logs, métricas e traces aos grafos, implantar em produção e monitorar SLAs e custos.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar os detalhes.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores e profissionais de TI de todos os níveis de habilidade que desejam automatizar tarefas e processos usando IA sem escrever muito código.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho complexos usando a interface de programação visual do n8n.
• Integrar capacidades de IA nos fluxos de trabalho utilizando o LangChain.
• Criar chatbots e assistentes virtuais personalizados para diversos casos de uso.
• Realizar análise avançada de dados e processamento com agentes de IA.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), direciona-se a analistas de negócios e engenheiros de automação de nível iniciante que desejam compreender como utilizar LangChain e APIs para automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da integração de APIs com LangChain.
• Automatizar fluxos de trabalho repetitivos usando LangChain e Python.
• Utilizar o LangChain para conectar diversas APIs e otimizar processos comerciais.
• Criar e automatizar fluxos de trabalho personalizados utilizando APIs e as capacidades de automação do LangChain.

Esta formação prática, ministrada por um instrutor, em Brasil (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível intermediário que desejam aprofundar seu entendimento sobre agentes conversacionais e aplicar o LangChain em casos de uso reais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do LangChain e sua aplicação na construção de agentes conversacionais.
• Desenvolver e implantar agentes conversacionais utilizando o LangChain.
• Integrar agentes conversacionais com APIs e serviços externos.
• Aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para melhorar o desempenho dos agentes conversacionais.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é destinado a pesquisadores de IA avançados e formuladores de políticas que desejam explorar as implicações éticas do desenvolvimento de IA e aprender como aplicar diretrizes éticas ao construir soluções de IA com LangChain.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar questões éticas-chave no desenvolvimento de IA com LangChain.
• Compreender o impacto da IA na sociedade e nos processos de tomada de decisão.
• Desenvolver estratégias para construir sistemas de IA justos e transparentes.
• Implementar diretrizes de IA ética em projetos baseados em LangChain.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais que desejam utilizar o Figma para projetar a interface do usuário de uma nova aplicação de software, de um aplicativo existente ou de um site.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar designs modernos de UI no Figma.
• Elaborar um protótipo funcional e clicável da aplicação.
• Aplicar as melhores práticas de design.
• Acelerar a velocidade de conclusão dos projetos de design.
• Colaborar com outros designers e desenvolvedores utilizando o Figma.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e engenheiros de software de nível intermediário que desejam criar aplicações alimentadas por IA utilizando o framework LangChain.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do LangChain e seus componentes.
• Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4.
• Construir aplicações modulares de IA usando o LangChain.
• Solucionar problemas comuns em aplicações desenvolvidas com LangChain.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é destinado a engenheiros de dados e profissionais de DevOps de nível avançado que desejam aproveitar os recursos do LangChain, integrando-o a diversos serviços em nuvem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Integrar o LangChain às principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud.
• Utilizar APIs e serviços baseados em nuvem para aprimorar aplicativos alimentados por LangChain.
• Escalar e implantar agentes conversacionais na nuvem para interação em tempo real.
• Implementar as melhores práticas de monitoramento e segurança em ambientes de nuvem.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de dados de nível intermediário que desejam utilizar o LangChain para aprimorar suas habilidades de análise e visualização de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Automatizar a recuperação e limpeza de dados usando o LangChain.
• Realizar análises avançadas de dados utilizando Python e LangChain.
• Criar visualizações com Matplotlib e outras bibliotecas Python integradas ao LangChain.
• Aproveitar o LangChain para gerar insights em linguagem natural a partir da análise de dados.

LangGraph é um framework para a construção de aplicativos LLM com estado, envolvendo múltiplos atores, estruturados como grafos compostos, com estado persistente e controle sobre a execução.

Esta formação presencial (online ou in loco), ministrada por instrutores, é voltada para profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph, garantindo governança adequada, observabilidade e conformidade.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho LangGraph específicos para o setor financeiro, alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
• Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do grafo e nas ferramentas disponíveis.
• Implementar controles de confiabilidade, segurança e intervenção humana em processos críticos.
• Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph para garantir desempenho, custos adequados e cumprimento dos SLAs.

Formato do Curso

• Aula interativa com debates.
• Muitos exercícios e prática guiada.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O LangGraph é um framework para construção de aplicações LLM baseadas em grafos, que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.

Esta formação prática, ministrada por instrutores (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompt e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho LLM confiáveis e multifase utilizando o LangGraph.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explicar os conceitos centrais do LangGraph (nós, arestas e estado) e quando utilizá-los.
• Criar encadeamentos de prompts que se ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
• Integrar recuperação de informações e APIs externas em fluxos de trabalho baseados em grafos.
• Testar, depurar e avaliar aplicações LangGraph para garantir confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Laboratórios guiados e análise de código em ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre design, testes e avaliação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para providenciar os detalhes.

A LangGraph permite fluxos de trabalho com estado (stateful) e multiagentes, potencializados por LLMs, com controle preciso sobre os caminhos de execução e a persistência do estado. Na área da saúde, essas capacidades são essenciais para conformidade, interoperabilidade e desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão que se alinham aos fluxos clínicos.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções de saúde baseadas em LangGraph, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho de LangGraph específicos para a saúde, com foco em conformidade e auditabilidade.
• Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos com estudos de caso reais.
• Prática de implementação em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM multi-agentes com estado, como grafos composáveis, com estado persistente e controle preciso sobre a execução.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor (online ou presencial) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções jurídicas baseadas em LangGraph com os devidos controles de conformidade, rastreabilidade e governança.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para LangGraph que preservem a auditabilidade e a conformidade.
• Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado do grafo e no processamento.
• Implementar barreiras de segurança, aprovações com humanos no loop e caminhos de decisão rastreáveis.
• Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controle de custos.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.

Esta formação prática conduzida por instrutores (online ou presencial) destina-se a engenheiros e equipes de produtos de nível intermediário que desejam combinar a lógica de grafos do LangGraph com loops de agentes LLM para construir aplicações dinâmicas e conscientes do contexto, como agentes de atendimento ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
• Implementar roteamento condicional, tentativas de repetição (retries) e mecanismos de fallback para uma execução robusta.
• Integrar recuperação de dados, APIs e saídas estruturadas em loops de agentes.
• Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento dos agentes para garantir confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões facilitadas.
• Laboratórios orientados e análise de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre colegas.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor, entre em contato conosco para organizar.

LangGraph é uma estrutura de orquestração baseada em grafos que possibilita fluxos de trabalho condicionais e multifásicos com LLMs e ferramentas, sendo ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de marketing, especialistas em estratégia de conteúdo e desenvolvedores de automação de nível intermediário que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas, bem como pipelines de geração de de conteúdo, utilizando LangGraph.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
• Gerenciar estado, memória e contexto durante campanhas multifásicas.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho e os resultados de entrega.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões em grupo.
• Laboratórios práticos com implementação de fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
• Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.