Felipe Azambuja – PycodeBR IA Master 2026
Conteúdo do Curso
1. Introdução à serviços de Inteligência Artificial
2. MentorIA – Plataforma de ensino e suporte [NÃO PULAR]
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3. MentorIA – Tutorial e funcionalidades [NÃO PULAR]
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4. 001 – Entendendo serviços, modelos e demandas de IA
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5. 002 – Formas de consumir modelos de IA
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2. Integrando com a OpenAI (GPT)
1. 003 – Criando conta e analisando modelo de cobrança
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2. 004 – Api Key e primeira integração
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3. 005 – Resposta em formato de stream
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4. 006 – Contexto e Agentes
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5. 007 – Explorando mais parâmetros
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6. 008 – Modelo para gerar imagens
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7. 009 – Modelo para gerar áudios
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8. 010 – Modelo para transcrever áudios
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3. Introdução ao LangChain
2. 011 – O que é LangChain_ Vantagens de uso
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3. 012 – Ecossistema e pacotes do LangChain
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4. 013 – Primeiro exemplo com LangChain
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5. 014 – Caching de prompts
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6. 015 – Prompt Templates
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7. 016 – Chat Prompt Templates
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8. 017 – Simple Chains
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9. 018 – Router Chains
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10. 019 – Loaders (txt, pdf e csv)
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4. Agentes e Ferramentas
2. 020 – Introdução à Agents e Tools
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3. 021 – Sobre Tools
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4. 022 – Tools nativas
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5. 023 – Criando um agent com search tool
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6. 024 – Criando um agent com Python REPL tool
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7. 025 – Criando um agent assistente financeiro
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8. 026 – Criando um agent com banco de dados SQL
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5. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
2. 027 – RAG e vetores (como um modelo de IA funciona)
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3. 028 – Embedding, chunk e overlap
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4. 029 – Sobre vector stores
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5. 030 – RAG com pdf (criando banco de vetores)
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6. 031 – RAG com pdf (executando o modelo)
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7. 032 – RAG com pdf (vector store persistido)
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8. 033 – Usando vector store persistido
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9. 034 – RAG com csv
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10. 035 – Assistentes com RAG na OpenAI
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6. Aplicações de IA com Streamlit
2. 036 – Sobre Streamlit e IA
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3. 037 – Construindo a interface do app (parte 1)
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4. 038 – Construindo a interface do app (parte 2)
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5. 039 – Criando o agente de estoque
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6. 040 – Ajuste de variável de ambiente
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7. ChatBot com IA
2. 041 – Introdução à ChatBots com IA
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3. 042 – Criando a interface do ChatBot
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4. 043 – Implementando RAG no ChatBot
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5. 044 – Configurando vector store no ChatBot
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6. 045 – Implementando histórico de mensagens
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7. 046 – Testando o ChatBot
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8. Dicas, Truques e Ferramentas
1. 047 – Groq e modelos grátis
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2. 048 – Usando Groq nos seus projetos
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3. 049 – Ollama e IAs locais
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4. 050 – Usando Ollama nos seus projetos
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5. 051 – Usando a API do Ollama
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6. 052 – Open WebUI
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9. ChatBot com IA para WhatsApp
1. 053 – Conhecendo o nosso projeto
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3. 054 – Subindo o EvolutionAPI
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5. 055 – Conectando instância do WhatsApp e enviando mensagens
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6. 056 – Criando a API e Webhook com FastAPI
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7. 057 – Configurando Webhooks de eventos
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8. 058 – Respondendo mensagens recebidas
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9. 059 – RAG (treinando o chatbot com seus dados)
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10. 060 – Variáveis de ambiente e ajustes de config
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12. 061 – Prompts e chains
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13. 062 – Chain principal e finalização
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14. 063 – Dicas para usar o projeto
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15. 064 – Implementando debounce_buffer
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16. 065 – Criando nosso buffer message
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17. 066 – Criando a task do debounce
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18. 067 – Finalizando e testando o buffer
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10. MCP
1. 01 – Entendendo MCP
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2. 02 – MCP Server e MCP Client
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3. 03 – A grande vantagem
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4. 04 – Agente sem MCP
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5. 05 – Agente com MCP
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6. 06 – MCP Servers com FastMCP
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7. 07 – Deploy do MCP Server
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11. IA para Devs
1. 01 – Introdução ao módulo
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2. 02 – Ferramentas e formas de uso
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3. 03 – Setup de IA, planos e limites
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4. 04 – Instalando o Claude Code
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5. 05 – Instalando e configurando MCP Servers
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6. 06 – Sub agentes
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7. 07 – Usando os agentes no projeto
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8. 08 – Frontend completo com IA
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9. 09 – Ajustes de design com IA
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10. 10 – Novas features com IA
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11. 11 – Comando init
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12. 12 – Comandos compact e clear
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13. 13 – Programador VS Desenvolvedor
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14. 14 – Spec-Driven Development
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15. 15 – Criando o Finanpy
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16. 16 – Criando e refinando o PRD
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17. 17 – Gerando a documentação com IA
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18. 18 – Criando os agentes do projeto
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19. 19 – Fluxo de trabalho com IA
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20. 20 – Contornando os limites das IAs
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21. 21 – Trabalhando com Codex
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22. 22 – Adicionando MCP Servers no Codex
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23. 23 – Fluxo de agentes autônomos
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24. 24 – Trabalhando com Gemini CLI
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