Trilhas de aprendizado para Profissionais técnicos
IA agêntica
Esta trilha de aprendizado para iniciantes apresenta conceitos básicos e técnicas avançadas para criar agentes de IA autônomos. Os alunos vão explorar os principais frameworks, como LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI e Semantic Kernel SDK, enquanto dominam padrões de design agêntico, sistemas multiagente, arquiteturas de memória, RAG, bancos de dados de vetores e implantação em produção. A grade curricular destaca projetos práticos, casos de uso reais e a integração de ferramentas de IA de código aberto e baseadas na nuvem.
Objetivos de aprendizado
- Desenvolver agentes de IA autônomos: criar, configurar e implementar agentes de IA usando frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI e Semantic Kernel SDK.
- Implementar sistemas multiagente: criar e orquestrar fluxos de trabalho de agente colaborativo com AutoGen e padrões de conversa avançados para aplicações reais.
- Integrar memória e recuperação: equipar os agentes com memória e geração aumentada de recuperação (RAG) usando bancos de dados de vetores, integrações e técnicas de gestão de memória.
- Aplicar padrões de design agêntico: utilizar reflexão, uso de ferramentas, planejamento e padrões de colaboração para arquitetar soluções agências robustas, escaláveis e adaptativas.
- Integrar plug-ins baseados em IA em aplicações comerciais usando o SDK Semantic Kernel
Público-alvo:
Esta trilha foi desenvolvida para engenheiros de software, desenvolvedores de IA, cientistas de dados e profissionais técnicos que buscam criar, implementar e escalonar agentes de IA autônomos. Ela é adequada para pessoas com experiência básica em programação e que desejam experiência prática com frameworks agênticos de última geração e soluções de IA para o mundo real.