O que você aprenderá_

Explore os fundamentos dos Large Language Models e compreender o papel da arquitetura Transformer em sistemas generativos.
Analise o problema de alucinações em LLMs e avaliar estratégias para integração de conhecimento externo.
Compare abordagens de personalização de LLMs, como fine tuning e Retrieval Augmented Generation.
Transforme textos e documentos em embeddings para viabilizar buscas baseadas em similaridade semântica.
Aplique métricas de similaridade, como a similaridade de cosseno, para recuperação de informações por significado.
Processe documentos extensos utilizando técnicas de chunking, overlapping e uso de metadados.
Implemente pipelines de RAG para recuperação e geração de respostas a partir de documentos estruturados e não estruturados.
Utilize vector stores como FAISS e ChromaDB para armazenamento e indexação eficiente de embeddings.
Construa agentes conversacionais baseados em RAG com o uso do LangChain.
Integre técnicas de re rank para melhorar a relevância das respostas recuperadas.

Público alvo_

Este curso é voltado para profissionais e entusiastas da área de tecnologia que desejam explorar e aplicar Large Language Models e técnicas de Retrieval-Augmented Generation em sistemas de processamento de linguagem natural. Ao final do curso, será possível implementar estratégias de fine tuning, transformar dados em embeddings e montar pipelines com frameworks modernos, aprimorando a qualidade das respostas e a personalização dos modelos.

Lucas Mendes

Profissional de IA, empreendedor e professor, com ampla experiência em Ciência de Dados, Machine Learning e Agentes Inteligentes.Como CTO e líder técnico, desenvolvo sistemas que transformam dados em valor, automatizam processos e aumentam a eficiência operacional. Atuo na criação de modelos preditivos e na construção de automações avançadas em N8N e Python, entregando inovação prática para impulsionar o crescimento das empresas.Apaixonado por ensinar, preparo talentos em IA e automação.

Curso atualizado em 21/01/2026

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Ementa

capitulo
- Fundamentos de LLMs e Motivação para o RAG
- Arquitetura RAG e Construção de um Agente Inteligente
- Embeddings e Similaridade Semântica
- Processamento de Documentos e Chunking
- Armazenamento Vetorial e Indexação
- LangChain e Pipeline RAG Completo

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Este e mais 2 cursos fazem parte das seguintes formações

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Formação
Criando agentes de IA com LangChain e LangGraph

20h
De curso

50
Atividades

Escola

Inteligência Artificial

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