Trilha • Engenharia de IA e Machine Learning
TRILHA DA FORMAÇÃO

Engenharia de IA e Machine Learning

Siga a ordem recomendada (1 → 15). Ao final, o Quick Learning fica como opcional.
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Base de IA (comece aqui)
  1. 1

    Curso de Prompt Engineering no ChatGPT

    Prompting profissional + fundamentos para destravar RAG/agents e IA aplicada.
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Fundamentos de Dados & Programação
  1. 2

    Curso de Fundamentos para Ciência de Dados

    Base estatística/analítica + mentalidade de produto para DS/ML.
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  2. 3

    Curso de SQL para Times de Dados

    Consultas, joins/CTEs e prática para trabalhar com datasets reais.
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  3. 4

    Curso de Python para Ciência de Dados

    Python aplicado a análise, preparação de dados e bases para ML.
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Machine Learning (fundamentos)
  1. 5

    Curso de Fundamentos de Machine Learning - Supervisionado

    Treino/validação, métricas, overfitting e modelos supervisionados.
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  2. 6

    Curso de Fundamentos de Machine Learning - Não Supervisionado

    Clusterização, redução de dimensionalidade e exploração de padrões.
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Engenharia de ML & MLOps
  1. 7

    Curso de Python para Engenharia de Machine Learning

    Código produtivo para ML: estrutura, testes, pipelines e boas práticas.
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  2. 8

    Curso de Introdução a MLOps

    Versionamento, rastreio, monitoramento e operação de modelos.
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  3. 9

    Curso de Deploy de Modelos de Machine Learning

    Servir modelos com qualidade: APIs, empacotamento e produção.
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Infra & Vector Search (base para IA em produção)
  1. 10

    Curso de Introdução a IaC com Terraform

    IaC na prática: HCL, providers, recursos, state e automação.
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  2. 11

    Curso de Vector Databases com Qdrant

    Embeddings, ingestão, busca vetorial e casos práticos de RAG.
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  3. 12

    Curso de PgVector no Postgres (Parsing, Chunking e Embeddings)

    Parsing/chunking, embeddings e vector search no Postgres.
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Agentes & Frameworks (RAG em produção)
  1. 13

    Curso de Agentes de IA com RAG

    RAG ponta a ponta: retrieval, contexto, ferramentas e avaliação.
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  2. 14

    Curso de LangChain na Prática

    Componentes e padrões: chains, tools, memory, RAG e boas práticas.
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  3. 15

    Curso de Agentes de IA com LangGraph

    Workflows agentic com estados, grafos, ferramentas e orquestração.
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Opcionais
Faça quando quiser, sem dependência da trilha obrigatória.
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Quick Learning de CodeRabbit para Revisão de Pull Requests

Acelere reviews e qualidade de PRs com IA no fluxo do time.
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