Conceitos essenciais de IA, Machine Learning, modelos generativos, prompts, limitações e agentes. Materiais práticos com exemplos, checklists e passo a passo.
Entenda o que é inteligência artificial, como ela se diferencia de automação e software tradicional, como modelos são construídos e quais critérios ajudam a avaliar aplicações, limitações e riscos.
Aprenda o raciocínio por trás de Machine Learning sem precisar programar: tipos de aprendizado, features, rótulos, divisão de dados, regressão, classificação, métricas, overfitting e produção.
Descubra como funcionam a IA generativa e os grandes modelos de linguagem: tokens, contexto, transformers, treinamento, inferência, multimodalidade, RAG, fine-tuning, custos e limitações.
Transforme pedidos vagos em instruções claras, testáveis e reutilizáveis usando objetivo, contexto, exemplos, delimitadores, formatos, restrições, decomposição e avaliação.
Entenda por que modelos podem inventar informações, reconheça os erros mais comuns e monte um processo de verificação com fontes, classificação de risco, revisão humana e registro de incidentes.
Aprenda o que são agentes de IA e como eles combinam modelos, ferramentas, memória, planejamento e autonomia, além dos cuidados com permissões, segurança, observabilidade e aprovação humana.