Programa do Curso

Introdução à IA Agente

  • Definindo a IA Agente e sua relação com os sistemas de IA tradicionais
  • Visão geral de raciocínio, memória e arquiteturas orientadas a objetivos
  • Casos de uso principais e aplicações da indústria

Conceitos Fundamentais e Padrões de Design

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

Fundamentos da Engenharia de Prompts

  • Projetando prompts eficazes para raciocínio e decomposição de tarefas
  • Usando exemplos, restrições e papéis para melhor controle
  • Depurando e iterando prompts sistematicamente

Construindo Fluxos de Trabalho Simples de Agentes

  • Implementando um ciclo do agente em Python
  • Integrando com APIs e ferramentas simples
  • Gerenciando o estado e a memória do agente

Design Responsável e Práticas de Segurança

  • Considerações éticas e uso responsável de agentes
  • Viés, transparência e responsabilidade nos sistemas de IA
  • Controle de acesso, proteção de dados e segurança do 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 a sintaxe e script em Python
  • Experiência trabalhando com dados ou aplicações baseadas em API

Público-Alvo

  • Cientistas de dados novos no desenvolvimento de IA Agente
  • Engenheiros júnior de ML explorando arquiteturas de agentes aplicadas
  • Gerentes de tecnologia buscando entender os princípios de design e segurança de agentes
 14 Horas

Declaração de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas