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
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Testemunhos de Clientes (2)
Bom misto de conhecimento e prática
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A mistura de teoria e prática e de perspectivas de alto e baixo nível
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