Construindo Aplicações de LLM em Python

A demanda por software inteligente e impulsionado por IA está crescendo rapidamente, mas integrar Large Language Models (LLMs) em aplicações do mundo real exige mais do que apenas enviar um prompt de texto. Este curso leva você passo a passo pelo processo de construção de aplicações de LLM robustas usando Python. Você começará com os conceitos fundamentais de integração de IA e avançará para a implementação prática, aprendendo a estruturar seu código, gerenciar prompts e aplicar técnicas modernas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) para criar aplicações conscientes de contexto. O que você aprenderá: • Compreender a arquitetura principal de aplicações movidas a LLM e a terminologia chave. • Conectar-se e interagir com APIs de modelos de linguagem usando Python. • Aplicar as melhores práticas de prompt engineering para gerar resultados precisos e confiáveis. • Construir pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando bancos de dados vetoriais. • Gerenciar ambientes Python e dependências com ferramentas modernas como uv ou Poetry. • Preparar sua aplicação para implantação usando princípios fundamentais de MLOps. O currículo começa com definições essenciais e o básico de API antes de progredir para exercícios práticos escritos. Você lerá explicações claras e trechos de código práticos para construir gradualmente sua compreensão do ciclo de vida completo da aplicação. Projetado para iniciantes e desenvolvedores novos no cenário de IA, este curso não exige experiência prévia em machine learning — apenas uma compreensão básica de Python. Comece a ler hoje e dê seus primeiros passos no mundo do desenvolvimento de aplicações de IA.