Desenvolvimento & deployment de produtos IA
- 1-2Dias
- IntermédioNível
- 4Projetos
Visão geral do curso
Aprenda a desenhar, construir, implementar e escalar aplicações baseadas em IA desde o conceito até à produção. Este curso cobre todo o ciclo de vida do produto IA, desde planeamento estratégico e design de funcionalidades até deployment, monitorização e melhoria contínua. Construa aplicações prontas para produção com projetos práticos usando tecnologias reais.
Product managers, programadores full-stack, engenheiros de IA, fundadores de startups e líderes técnicos que querem lançar aplicações IA prontas para produção.
Experiência básica em programação (ex: Python), compreensão de aplicações web e APIs, familiaridade com bases de dados. Alguma exposição a conceitos de IA útil mas não obrigatória.
Currículo do curso
14 tópicos que cobrem o ciclo completo de desenvolvimento de produtos IA
- 01
Estratégia de produto IA e design de funcionalidades
Aprenda a identificar funcionalidades IA de alto impacto, validar ideias de produto e desenhar experiências de utilizador que usam bem a IA. Compreenda product-market fit para aplicações IA.
- 02
Seleção e avaliação de modelos para produção
Compare diferentes modelos de IA e aprenda a selecionar o correto para o seu caso de uso. Compreenda trade-offs entre desempenho, custo, latência e precisão.
- 03
Padrões e melhores práticas de prompt engineering
Domine técnicas avançadas de prompt engineering incluindo few-shot learning, chain-of-thought prompting e estratégias de otimização de prompts para resultados consistentes.
- 04
Sistemas RAG (retrieval-augmented generation)
Construa sistemas RAG sofisticados que combinam recuperação e geração. Aprenda estratégias de chunking, modelos de embedding, algoritmos de recuperação e síntese de respostas.
- 05
Bases de dados vetoriais e pesquisa semântica
Implemente pesquisa semântica com bases de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate e Qdrant. Compreenda embeddings, pesquisa por similaridade e abordagens de pesquisa híbrida.
- 06
Design de API e estratégias de integração
Desenhe APIs para aplicações de IA que aguentam carga. Aprenda sobre streaming de respostas, rate limiting, tratamento de erros e integração com serviços IA externos.
- 07
Trade-offs Fine-tuning vs Prompt Engineering
Compreenda quando usar prompt engineering versus fine-tuning. Aprenda análise custo-benefício, abordagens de implementação e considerações de manutenção.
- 08
Arquiteturas de deployment e infraestrutura
Explore opções de deployment incluindo serverless, containerização e serviços geridos. Aprenda a arquitetar sistemas IA escaláveis e confiáveis.
- 09
Monitorização, logging e observabilidade
Implemente monitorização para aplicações IA. Acompanhe desempenho de modelos, custos, latência, erros e métricas de satisfação do utilizador.
- 10
Testes A/B e experimentação
Desenhe e execute experiências para melhorar funcionalidades IA. Aprenda significância estatística, testes de variantes e tomada de decisão baseada em dados.
- 11
Otimização de custos e escala
Otimize custos de aplicações IA através de caching, batching, seleção de modelos e arquiteturas eficientes. Aprenda a escalar de protótipo para produção.
- 12
Segurança, privacidade e conformidade
Implemente melhores práticas de segurança para aplicações IA. Trate dados sensíveis, garanta conformidade de privacidade (GDPR, etc.) e previna ataques de prompt injection.
- 13
Ética e deployment responsável de IA
Construa produtos IA éticos. Aborde viés, equidade, transparência e responsabilidade em sistemas de produção.
- 14
Ciclos de feedback de utilizador e iteração
Crie sistemas para recolher feedback de utilizadores, analisar padrões de uso e melhorar continuamente funcionalidades IA baseadas em dados reais.
O que vai alcançar
No final deste curso, será capaz de:
- Desenhar funcionalidades de IA que resolvem um problema real
- Construir e implementar aplicações IA completas desde o início até à produção
- Implementar sistemas RAG de nível de produção com chunking e recuperação adequados
- Construir aplicações de pesquisa semântica usando bases de dados vetoriais
- Otimizar aplicações IA para custo, desempenho e escala
- Monitorizar e melhorar continuamente sistemas IA em produção
- Lidar com requisitos de segurança, privacidade e conformidade com confiança
- Lançar produtos IA que os utilizadores adoram e que fazem crescer o seu negócio
Construa aplicações IA dignas de portfólio através de projetos práticos
- 01Projeto 1: sistema de Q&A baseado em RAGConstrua um sistema completo de perguntas e respostas usando RAG. Implemente ingestão de documentos, chunking, embedding, recuperação e geração de respostas. Implemente em produção.
- 02Projeto 2: aplicação de pesquisa semânticaCrie um motor de pesquisa semântica com bases de dados vetoriais. Implemente pesquisa híbrida combinando pesquisa por palavra-chave e semântica para resultados ótimos.
- 03Projeto 3: um chatbot que se lembraConstrua um chatbot inteligente com memória de conversação, capacidades de uso de ferramentas e personalização. Lide eficazmente com conversações multi-turno.
- 04Projeto final: aplicação IA completaDesenhe e construa uma aplicação IA full-stack desde a ideação até ao deployment. Inclua monitorização, otimização de custos e ciclos de feedback de utilizador. Apresente o seu produto.
O que perguntam antes de se inscrever.
Para os dois, de propósito. A parte difícil de um produto de IA são as decisões na costura: o que o modelo pode fazer, o que uma pessoa confirma, e o que acontece quando erra. Essas decisões precisam dos dois papéis na mesma sala.
Sim. O curso percorre o ciclo de vida sobre uma construção real, incluindo as partes que costumam ser saltadas: avaliação, custo, e o que fazer quando a qualidade desce depois do lançamento.
O suficiente para começar já chega. O curso parte do princípio de que vai usar modelos existentes em vez de treinar os seus, que é o que quase todos os produtos de IA fazem.
Este é sobre lançar um produto que as pessoas usam. O outro é sobre construir as ferramentas que os seus engenheiros usam. Públicos diferentes, falhas diferentes.
Traga-nos o problema que ninguém resolveu.
Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.