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Entender como os agentes de inteligência artificial interagem com o ambiente é fundamental para dominar o design moderno de sistemas de IA. Este curso baseado em texto divide a dinâmica complexa do agente-ambiente em explicações claras e digestíveis, perfeitas para a preparação de exames acadêmicos e competitivos. Você obterá uma base teórica sólida em ambientes de IA, permitindo que você classifique, analise e projete interações de agentes com confiança. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia central de agentes, atuadores, sensores e ambientes de IA - Classifique ambientes usando dimensões padrão, como determinístico, episódico, estático e contínuo - Analise como diferentes propriedades do ambiente impactam o design e a tomada de decisão do agente - Explore arquiteturas de agentes modernas, incluindo agentes baseados em utilitários e de aprendizado - Pratique com perguntas e cenários focados em exames comumente encontrados em currículos de ciência da computação - Saiba como os agentes modernos baseados em LLM interagem com ambientes digitais e orientados por API O curso começa com definições fundamentais de agentes inteligentes antes de passar para classificações detalhadas de ambientes e cenários práticos de estilo de exame. Você progredirá da terminologia básica para analisar sistemas complexos de multiagentes através de explicações claras e escritas e exemplos estruturados. Este curso é projetado para estudantes de ciência da computação, aspirantes académicos que se preparam para exames competitivos e iniciantes que buscam uma base teórica forte em IA. Nenhum conhecimento prévio em inteligência artificial é necessário. Comece a ler hoje para dominar os conceitos essenciais dos ambientes de agentes de IA.