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Alura – Engenharia de Agentes de IA – Lucas Mata [2026]

Rateio Master
Criado Por Rateio Master
Última Atualização 25 de junho de 2026

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Conteúdo do Curso

Base - Primeiros Passos em Programação para IA
1. Apresentação
1. Decompondo problemas
1. IA Generativa
1. Linguagens de programação
1. Resolvendo problemas com algoritmos
1. Variáveis e operações
2. Representando algoritmos
3. Boas práticas
3. Como o computador entende o código
3. Computação everywhere
3. Operadores e expressões lógicas
3. Reconhecendo padrões
4. Interagindo com o computador
4. Utilizando abstração
5. Elaborando algoritmos
5. Papel da pessoa desenvolvedora
5. Processando algoritmos
5. Utilizando IA
6. Conclusão
6. Construindo códigos
6. Pensando de modo computacional
7. Decisão e repetição
7. Utilizando funções
9. Como computador executa programas
1. Apresentação
2. Aprenda a conectar a IA do Google com Python no Colab
2. Explorando a leitura e escrita de arquivos
2. Explorando o loop `for` em Python
2. Manipulação de dados com Pandas
3. Conceito de funções em Python
3. Conceito de loops
3. Explorando Células, a Função `print` e Tipos de Dados
3. Filtragem de elementos
3. Leitura de arquivos
3. Tratamento de erros com Try, Except e Finally
4. Iniciando a simplificação da função
4. Métodos LOC e ILOC
4. Selecionando análises negativas para categorização
5. Como criar um chatbot com Python e a IA Gemini
5. Desafio com Python e Pandas
5. Desafio de resumir e-mails
5. Operações Matemáticas e Variáveis em Python
5. Pandas e sua importância
5. Revisando a categorização de resenhas
6. Desafio e a etapa 1
6. Explorando a execução local de IAs
6. Explorando estruturas de dados em Python
6. LLMs open source
7. Análise de sentimento de reviews com o Gemini
7. Introduzindo o desafio final
7. Resolvendo desafios de programação com o loop while
8. Explorando o uso da função len
9. Condicionais
9. Explorando a necessidade de uma nova estrutura de dados
9. Resolução do desafio
10. Propondo o desafio de unir dicionários
15. Conclusão
Nível 1 - Construção de Agentes Inteligentes com RAG
1. Apresentação
2. Criando a base de uma solucao com LCEL e LangGraph
2. Criando cadeias com LCEL no LangChain
2. Simulando uma interacao de chat sem memoria
2. Usando RAG em um txt com LangChain
3. Apresentando o projeto e se conectando com a OpenAI
3. Orquestrando assistentes sem LangGraph
4. Adaptando o chat para utilizar LCEL
4. Conectando com API da OpenAI via LangChain
4. Definindo a resposta do modelo como um objeto JSON
4. Orquestrando assistentes comLangGraph
4. Usando RAG em varios PDFs com LangChain
5. Adicionando memoria ao chat com LangChain
5. Criando uma sequencia de cadeias com LCEL
7. Utilizando um prompt template com LangChain
10. Conclusão
1. Arquitetura Geral do RAG
1. Chunking é essencial
1. Introdução
1. O que é Vector Store_
1. O que são Embeddings
1. Recuperação Avançada ReRanking
2. Estratégias de Chunking
3. Conceitos de LLM
3. Métricas de Similaridade
3. Prompt Tradicional x Prompt com RAG
3. Terceiro projeto_ Agente RH
4. O que são Metadados_
4. Tipos de Vector Store
5. Embeddings Open Source versus Proprietárias
6. Caminhos de Evolução do RAG
6. Fine tuning versus RAG
6. Primeiro projeto_ Agente de Futebol
7. Segundo projeto_ Agente Farmacêutico
8. Conclusão do curso
1. Agenda
1. Entendendo a estrutura
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