Alura – Lucas Mata – Especialista em IA 2026
Conteúdo do Curso
Base - Primeiros Passos em Programação para IA
1.1. Apresentação
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1.2. Decompondo problemas
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1.3. Linguagens de programação
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1.4. Resolvendo problemas com algoritmos
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1.5. Variáveis e operações
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1.6. Representando algoritmos
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1.7. Como o computador entende o código
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1.8. Computação everywhere
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1.9. Operadores e expressões lógicas
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1.10. Reconhecendo padrões
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1.11. Interagindo com o computador
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1.12. Utilizando abstração
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1.13. Elaborando algoritmos
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1.14. Papel da pessoa desenvolvedora
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1.15. Processando algoritmos
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1.16. Construindo códigos
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1.17. Pensando de modo computacional
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1.18. Decisão e repetição
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1.19. Utilizando funções
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1.20. Como computador executa programas
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1.21. Conclusão
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2.1. Apresentação
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2.2. Aprenda a conectar a IA do Google com Python no Colab
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2.3. Começando com Python_ Introdução e Configuração do Google Co
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2.4. Explorando a leitura e escrita de arquivos
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2.5. Explorando o loop `for` em Python
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2.6. Manipulação de dados com Pandas
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2.7. Conceito de funções em Python
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2.8. Conceito de loops
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2.9. Explorando Células, a Função `print` e Tipos de Dados
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2.10. Filtragem de elementos
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2.11. Leitura de arquivos
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2.12. Tratamento de erros com Try, Except e Finally
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2.13. Entendendo a interação dinâmica com chatbots e o histórico d
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2.14. Iniciando a simplificação da função
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2.15. Métodos LOC e ILOC
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2.16. Selecionando análises negativas para categorização
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2.17. Variáveis, Operações Matemáticas e Concatenação de Strings
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2.18. Como criar um chatbot com Python e a IA Gemini
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2.19. Desafio com Python e Pandas
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2.20. Desafio de resumir e-mails
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2.21. Operações Matemáticas e Variáveis em Python
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2.22. Pandas e sua importância
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2.23. Revisando a categorização de resenhas
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2.24. Explorando a execução local de IAs
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2.25. Explorando estruturas de dados em Python
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2.26. LLMs open source
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2.27. Nomeclatura e Tipos de Dados em Python_ `int`, `float`, `str
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2.28. Desafio e a etapa 1
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2.29. Análise de sentimento de reviews com o Gemini
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2.30. Introduzindo o desafio final
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2.31. Manipulando Strings em Python_ Métodos `lower`, `upper`, `st
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2.32. Resolvendo desafios de programação com o loop while
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2.33. Explorando o uso da função len
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2.34. Recebendo Dados do Usuário com `input` e Formatando Textos c
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2.35. Condicionais
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2.36. Explorando a necessidade de uma nova estrutura de dados
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2.37. Resolução do desafio
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2.38. Propondo o desafio de unir dicionários
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2.39. Conclusão
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Nível 1 - N8N, Chatbots e RAG
1.1. Apresentação
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1.2. Realizando nossa primeira conexão
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1.3. Identificando dúvidas
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1.4. Associando dúvida ao FAQ
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1.5. Finalizando a automação
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1.6. Para saber mais_ Limitando tokens
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1.7. Conclusão
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2.1. Apresentação
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2.2. Capturando dados de planilhas
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2.3. Capturando feedbacks de formulários
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2.4. Conectando N8N ao Outlook para capturar e-mails de clientes
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2.5. Configurando a IA para receber pedidos
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2.6. O que é o N8N_ Por que ele é perfeito para especialistas de
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2.7. Respondendo o cliente com IA
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2.8. Criando a conta no N8N
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2.9. Fluxo para responder automaticamente com ChatGPT usando FAQs
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2.10. Usando ChatGPT para analisar sentimento (positivo_negativo)
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2.11. Usando ChatGPT para resumir os dados em linguagem natural
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2.12. Enviando automaticamente o relatório por e-mail para os gest
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2.13. Criando lógica condicional_ quando o assunto é complexo, o e
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2.14. Conclusão
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2.15. Criando alertas automáticos no e-mail para feedbacks crítico
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2.16. Criando o primeiro fluxo_ Criando um fluxo para resumir text
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3.1. Apresentação
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3.2. Configurando os conectores
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3.3. Criando novo tópico para o Agente
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3.4. Fluxos Condicionais
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3.5. Gatilhos e Entidades
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3.6. Contextualizando o novo tópico
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3.7. Criando Perguntas para o novo tópico
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3.8. Gerando-Respostas-Generativas
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3.9. Visão Geral Copilot Studio
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3.10. Criando tarefa no planner
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3.11. Atualizando detalhes da tarefa
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3.12. Gerando escopo com IA Generativa
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3.13. Panorama sobre tópicos personalizados
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3.14. Finalizando mais um fluxo condicional
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3.15. Conclusão
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4.1. Agente de notificação e necessidade de fluxos complexos
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4.2. Apresentação
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