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Programa do Curso

Introdução à IA Agente

  • Definindo IA Agente e sua relação com sistemas tradicionais de IA
  • Visão geral das arquiteturas de raciocínio, memória e orientação a objetivos
  • Principais casos de uso e aplicações industriais

Conceitos Fundamentais e Padrões de Design

  • O ciclo do agente: percepção, raciocínio e ação
  • Sistemas de agente único vs. agentes múltiplos
  • Interação com o ambiente e invocação de ferramentas

Fundamentos da Engenharia de Prompts

  • Design de prompts eficazes para raciocínio e decomposição de tarefas
  • Uso de exemplos, restrições e papéis para melhor controle
  • Depuração e iteração sistemática de prompts

Construindo Fluxos de Trabalho Agente Simples

  • Implementando um ciclo de agente em Python
  • Integração com APIs e ferramentas simples
  • Gerenciamento do estado e da memória do agente

Design Responsável e Práticas de Segurança

  • Considerações éticas e uso responsável de agentes
  • Vieses, transparência e responsabilidade em sistemas de IA
  • Controle de acesso, proteção de dados e segurança de conteúdo

Projeto Prático: Projetando um Agente Responsável

  • Definindo o escopo do problema e os objetivos
  • Desenvolvendo o prompt e a lógica de controle
  • Testando, refinando e avaliando o comportamento do agente

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica de conceitos de IA ou aprendizado de máquina
  • Familiaridade com sintaxe e scripts de Python
  • Experiência trabalhando com dados ou aplicações baseadas em API

Público-Alvo

  • Cientistas de dados iniciantes no desenvolvimento de IA Agente
  • Engenheiros de ML júnior explorando arquiteturas de agentes aplicados
  • Gerentes de tecnologia que buscam compreender princípios de design e segurança de agentes
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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