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Curso

Pipelines de IA em Cloud:

Azure, AWS e GCP

Quero estudar na alura

14h

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26

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Configure ambientes de IA em plataformas de nuvem como Google Cloud, AWS e Azure, compreendendo suas ofertas e vantagens.
  • Implemente pipelines automatizados de Machine Learning na VertexAI com uso do KFP e da SDK do Python.
  • Treine e avalie modelos de ML com AutoML e explore a integração com BigQuery e Feature Store.
  • Aprofunde-se em Foundation Models e Large Language Models (LLMs) aplicando prompt engineering, RAG e fine-tuning.
  • Desenvolva e implante agentes inteligentes com o AgentBuilder e o Agent Development Kit (ADK).
  • Integre soluções baseadas em IA com Cloud Run, APIs externas e serviços SaaS.
  • Compreenda como monitorar custos, gerenciar recursos e aproveitar créditos de forma eficiente em ambientes de cloud.
  • Combine práticas de escalabilidade, governança e segurança para criar soluções de IA confiáveis e sustentáveis.

Público alvo_

Este curso é destinado a profissionais, entusiastas e analistas de tecnologia que desejam ampliar seus conhecimentos na integração de inteligência artificial com cloud computing, aprimorando os processos de dados e desenvolvendo soluções escaláveis.

Carlos Alberto Stefano Filho

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Curso atualizado em 17/10/2025

Ementa

  1. Conhecendo a IA em Cloud

    • Apresentação do Curso
    • Ferramentas em cloud para IA
    • Ferramentas de AIaaS
    • Explorando ferramentas em cloud
    • Modelos de Linguagem e AIaaS
    • Faça como eu fiz: explorar IA em Cloud
    • Para saber mais: soluções low-code na Azure
    • O que aprendemos?
  2. Arquitetura de Pipelines de IA e automação com Vertex AI

    • Pipelines de Dados e IA
    • Otimizando a retenção de clientes na Petpark
    • Implementando um pipeline na Vertex AI
    • Configurando pipelines para recomendações literárias
    • Pipelines com dados reais
    • Faça como eu fiz: criar um pipeline de IA
    • Para saber mais: gerenciamento de recursos nos pipelines
    • O que aprendemos?
  3. Machine Learning com Vertex AI

    • Principais abordagens em ML
    • Modelos de ML para prever adoções
    • Prevendo Churn com Vertex AI
    • Prevendo desistências na plataforma Runner Circle
    • Treinando o modelo a partir do Notebook
    • Personalizando ofertas de passagens na Jornada Milhas
    • Faça como eu fiz: treinar no VertexAI
    • Para saber mais: transfer learning em machine learning
    • O que aprendemos?
  4. BigQuery e Feature Store

    • Fluxos de Dados e Feature Store
    • Modelagem de Churn com BigQuery
    • Otimizando o uso de milhas com pipelines de dados
    • Otimizando a gestão de estoque com BigQuery
    • Feature Store
    • Otimizando a gestão de organogramas com Feature Store
    • Recapitulação na trilha do curso
    • Faça como eu fiz: BigQuery & FeatureStore
    • Para saber mais: particionamento de tabelas no BigQuery
    • O que aprendemos?
  5. Modelos fundacionais e LLMs (Large Language Models) com Vertex AI

    • LLMs
    • Vertex AI Studio
    • Explorando o Vertex AI Studio
    • Personalizando listas de supermercado com LLMs
    • Otimizando recomendações de livros com LLMs
    • Para saber mais: limites e latência em LLMs
    • Faça como eu fiz: usar LLMs na VertexAI
    • O que aprendemos?
  6. Agentes de IA

    • Agentes de IA
    • ADK para Python
    • Implantando e utilizando o agente
    • Personalização de recomendações no e-commerce UseDev
    • Gerenciamento de inventário automatizado na loja Meu Pequeno Grimorio
    • Faça como eu fiz: criar agente AI
    • Para saber mais: integração de funções como ferramentas
    • O que aprendemos?
  7. RAG: Retrieval Augmented Generation

    • RAG
    • Embeddings
    • Criando portfólios digitais personalizados
    • Implementando um fluxo RAG na Vertex AI
    • Recuperação e Geração
    • Reduzindo a latência na busca de eletrônicos na Tratotech
    • Melhorando a experiência do cliente com recuperação de informações
    • Faça como eu fiz: criar agente RAG
    • Para saber mais: cálculo de similaridade entre embeddings
    • O que aprendemos?
  8. Outras possibilidades em Cloud: AWS Bedrock e Azure OpenAI

    • Recapitulando Vertex AI
    • Otimizando a interação entre programadores na CodeConnect
    • AWS Bedrock
    • Azure OpenAI
    • Personalizando ofertas de passagens aéreas com IA
    • Personalizando recomendações de livros no Buscante com Azure AI Foundry
    • Faça como eu fiz: serviços de IA em Cloud
    • Para saber mais: estrutura de request para LLMs
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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Inteligência Artificial

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