Asimov Academy – Aplicações IA Criação de Agents com LangChain [2025]
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Conteúdo do Curso
1. Aplicações IA - Comece por aqui
1.1. Abertura da Trilha
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1.2. Assistentes X Agentes
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1.3. Por que utilizar Python
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1.4. Como essa Trilha está organizada
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2. Por dentro das LLMs - como funcionam modelos como o ChatGPT
2.1. O que você vai aprender neste curso
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2.2. Transformers e LLMs
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2.3. Primeira etapa – Processar toda a internet
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2.4. Segunda etapa – Tokenização
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2.5. Terceira etapa – Realizando o pretraining
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2.6. As propriedades de um modelo BASE
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2.7. Quarta etapa – O Supervised Fine-Tuning
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2.8. Lidando com Alucinações e usando Ferramentas
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2.9. Modelos precisam de tokens para pensar
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2.10. Quinta etapa – Reinforcement Learning
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2.11. DeepSeek, AI Leaderboard e fechamento
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3. Introdução à Lógica de Programação
3.1. Boas-vindas
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3.2. nossos princípios
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3.3. O que é uma linguagem de programação
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3.4. O que podemos e não podemos fazer com Python
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3.5. Como tirar suas dúvidas
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3.6. Apresentação à lógica de programação
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3.7. O Conceito de Algoritmo
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3.8. Exemplos práticos de algoritmos
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3.9. Estrutura dos algoritmos
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3.10. Elementos básicos da programação
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3.11. Variáveis
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3.12. Operadores
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3.13. Estruturas de controle de fluxo
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3.14. Estruturas de repetição
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4. Aprendendo Python Conceitos Básicos
4.1. Como vamos aprender Python
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4.2. Criando nosso primeiro script
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4.3. Números em Python
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4.4. Texto em Python
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4.5. Variáveis
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4.6. Pegando valores do usuário
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4.7. Desafio – entrevista
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4.8. Formatação de texto
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4.9. Controle de fluxo
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4.10. Operadores de comparação
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4.11. Operadores booleanos
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4.12. Desafio – usuário e senha
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4.13. Desafio – acerte o número
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4.14. Listas
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4.15. Tuplas e dados mutáveis
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4.16. Sequências
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4.17. Slicing
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4.18. A função range
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4.19. For loops
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4.20. Iterando sobre sequências
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4.21. While loops
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4.22. Break e continue
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4.23. Desafio – iteração
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4.24. Desafio – iteração com múltiplas listas
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4.25. Dicionários
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4.26. O operador in
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4.27. Métodos em Python
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4.28. Métodos de dicionários
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4.29. Métodos de strings e números
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4.30. Métodos de listas e tuplas
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4.31. Desafio – contador de caracteres
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4.32. Desafio – jogo dos estados
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4.33. Aula extra – Compreensão de lista
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4.34. Funções
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4.35. Parâmetros e argumentos
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4.36. O valor None
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4.37. Importação de módulos
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4.38. A biblioteca padrão de Python
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4.39. Desafio – cifra de César
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4.40. Desafio – baralho de cartas
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5. Criando seu Setup para Programação Python
5.1. O que você vai aprender
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5.2. O que é um terminal
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5.3. O terminal do Windows
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5.4. Instalando Python no Windows
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5.5. O terminal do Mac
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5.6. Instalando Python no Mac
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5.7. O terminal do Linux
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5.8. Instalando Python no Linux
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5.9. Outras opções de instalação
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5.10. O que são IDEs
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5.11. Instalando e configurando o VS Code
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5.12. Instalando e configurando o Pycharm
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5.13. O console de iPython
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5.14. Jupyter Notebook e Jupyter Lab
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5.15. Outras opções de IDEs
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5.16. O que é um ambiente virtual
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5.17. Criando e ativando seu ambiente virtual
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5.18. Selecionando o interpretador de Python nas IDEs
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5.19. Importando arquivos com código – a variável __name__
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5.20. Estrutura do projeto e erros de importação
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6. Engenharia de Prompts
6.1. Apresentação ao curso de Engenharia de Prompt
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6.2. Conceitos Gerais de LLMs
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6.3. Os princípios de um bom prompt
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6.4. Criando prompts claros e específicos
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6.5. Elementos de um Prompt
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6.6. Persona, Público e Exemplos
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6.7. Delimitadores e Saídas Estruturadas
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6.8. Prompt Zero, One e Few-Shot
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6.9. Dando tempo para o modelo pensar (COT)
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6.10. Encadeamento (Chaining)
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6.11. Resumo e Extração
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