Formação Engenheiro de IA Generativa 2026: IA na Prática

Este curso contém uso de inteligência artificial.

Esta formação é um guia completo e prático para dominar Modelos de Linguagem (LLMs), plataformas de IA generativa e ferramentas de integração, desde a introdução aos principais provedores até a criação de projetos reais com Python, LangChain, N8N, Langflow, HuggingFace, Gemini, OpenAI e muito mais.

O aluno aprenderá a escolher o modelo certo, criar aplicações inteligentes e integrar IA em soluções do mundo real, explorando desde fundamentos de Python até arquiteturas avançadas como RAG e sistemas multiagentes.

Como o aluno se torna expert em IA Generativa

1. Começa do zero com bases sólidas: fundamentos de Python, Git/GitHub e conceitos de APIs e LLMs.

2. Explora os principais provedores de IA: Gemini, OpenAI, HuggingFace, Mistral e Cohere, aprendendo a escolher o modelo certo para cada projeto.

3. Cria projetos práticos desde o início: chatbots, assistentes de voz, FAQs, análise de sentimentos, visão computacional e geração de imagens.

4. Domina ferramentas Low-Code e No-Code: Langflow e N8N para criar fluxos e integrações com RAG e Human in the Loop.

5. Avança para arquiteturas complexas: LangChain, LangGraph, CrewAI, Agno e LlamaIndex para sistemas multiagentes, chats com documentos e pipelines inteligentes.

6. Integra IA a aplicações do mundo real: interfaces em Gradio e Streamlit, conectando modelos a APIs e automações.

7. Executa modelos localmente: Ollama e LM Studio, garantindo autonomia e privacidade.

8. Consolida com projetos finais completos: chat com documentos jurídicos, assistente de voz inteligente, workflows no N8N, sistemas multiagentes e aplicações Gradio.

9. Forma mentalidade de engenheiro de IA: pensar em arquitetura, escolha de ferramentas e deploy de soluções inteligentes.

Estrutura do Curso por Seções

Seção 2 – Introdução aos Provedores de LLM

• Apresentação das principais plataformas de IA: Gemini, OpenAI e HuggingFace.

• Comparação prática entre modelos: prós, contras e casos de uso.

• Critérios para escolher a LLM mais adequada para cada projeto.

Seção 3 – Gemini: Criação de Aplicações Inteligentes

• Introdução ao Gemini: visão geral da plataforma.

• Gemini Canvas: experimentação rápida de protótipos.

• Criação de Storybooks, Landing Pages e Quizzes interativos.

• Uso do Whisk e Flow para estruturar fluxos de IA.

• Projeto prático: vídeo com gestor em reunião gerado por IA.

Seção 4 – Fundamentos de Python

• Instalação, configuração e boas práticas.

• Criação de ambientes virtuais e uso do Pip.

• Introdução ao Git e GitHub para versionamento de projetos.

Seção 5 – OpenAI: Texto, Imagens, Áudio e Chatbots

• Criação e configuração de conta OpenAI.

• Geração de texto e construção de chatbots.

• Uso do Assistants API para análise de dados e fluxos inteligentes.

• Geração e classificação de imagens com DALL·E.

• Transcrição e síntese de voz com Whisper e TTS.

• Projeto prático: Assistente Virtual de Voz.

Seção 6 – HuggingFace: Visão Computacional e PLN

• Introdução à comunidade e modelos do HuggingFace.

• Manipulação de imagens: remoção de background, classificação e detecção de objetos.

• Uso do Gradio para criação de interfaces rápidas.

• Processamento de linguagem natural: análise de sentimentos, classificação de texto, FAQ e QA em português.

• Projeto prático: sistema de perguntas e respostas com Gradio.

Seção 7 – Integração com LLMs Alternativas

• Uso de Groq, Gemini, Mistral e Cohere via Python.

• Criação de fluxos híbridos para comparar performance entre modelos.

Seção 8 – Ferramentas Low Code (Langflow e N8N)

• Apresentação do Langflow e do N8N.

• Comparação entre as ferramentas: quando usar cada uma.

Seção 9 a 11 – Langflow e N8N na Prática

• Langflow: instalação, interface, construção de fluxos.

• N8N: criação de Workflows com LLMs para geração de texto, imagem, áudio e integração com Google e Telegram.

• Introdução ao conceito de Human in the Loop.

• Implementação de RAG no N8N: arquitetura, vantagens e projeto prático com Pinecone.

Seção 12 a 18 – Orquestradores de LLM

• Introdução aos principais orquestradores: LangChain, Langgraph, Agno, CrewAI e LlamaIndex.

• LangChain: prompt templates, chains, memory, tools e agentes.

• LangGraph: workflows complexos, paralelização, roteamento e multiagentes.

• Agno: criação de agentes com instructions e reasoning.

• CrewAI: desenvolvimento e deploy de sistemas multiagentes.

• LlamaIndex: integração com pandas, RAG, embeddings e agentes avançados.

• Projetos práticos em cada orquestrador, incluindo chat com documentos, agentes analistas de dados, sistemas multiagentes e deploy em aplicações reais.

Seção 19 a 21 – Ferramentas Complementares (Cursor e MCP)

• Cursor AI: instalação, agentes, integração com MCP, uso de imagens e voz.

• MCP (Model Context Protocol): servidores, clientes, arquitetura e integração no Cursor.

• Projeto prático: notícias integradas no MCP com Cursor.

Seção 22 – Execução Local de Modelos LLM

• Uso do Ollama e LM Studio.

• Execução de modelos como DeepSeek de forma local.

Seção 23 a 24 – Python Fundamentos e Intermediário

• Tipos de dados, funções, estruturas de repetição e condicionais.

• Listas, tuplas, sets, dicionários.

• Programação funcional, orientação a objetos e assíncrona.

• Manipulação de arquivos, regex e decoradores.

Seção 25 – Integração com APIs

• Conceitos de REST, HTTP e requisições com Python.

• Criação de interfaces com Streamlit para consumir APIs.

Seção 26 – Gradio

• Introdução ao Gradio.

• Criação de interfaces interativas com diferentes entradas e saídas.

• Customização de UI e integração com modelos de IA.

• Projeto final: aplicações completas em Gradio.

Diferenciais do Curso

• Prático desde o início: quase todas as seções possuem projetos aplicados.

• Cobertura ampla: do básico ao avançado em Python + IA.

• Integração real: OpenAI, Gemini, HuggingFace, N8N, Langflow, LangChain e muito mais.

• Projetos completos: chat com documentos, FAQ em português, workflows no N8N, multiagentes com CrewAI, aplicações Gradio e deploy em produção.

• Transformação completa: ao final, o aluno sai preparado para projetar, implementar e integrar soluções de IA generativa em qualquer contexto real.

Este curso contém materiais promocionais na aula bônus.