Visão Geral

Este curso capacita desenvolvedores e arquitetos a projetar, desenvolver, integrar e implantar aplicações baseadas em Large Language Models (LLMs). O participante aprenderá a construir soluções corporativas utilizando APIs de modelos de linguagem, arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes, ferramentas de orquestração e padrões modernos de desenvolvimento para IA Generativa. O curso combina teoria e prática para transformar LLMs em componentes centrais de aplicações empresariais escaláveis, seguras e confiáveis.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs
• Integrar modelos de linguagem em aplicações corporativas e produtos digitais
• Construir fluxos de trabalho utilizando Prompt Engineering, RAG e agentes inteligentes
• Desenvolver aplicações escaláveis, seguras e observáveis para IA Generativa
• Implementar práticas modernas de desenvolvimento, testes e implantação de soluções com LLMs
• Operar aplicações de IA alinhadas aos requisitos corporativos de governança e conformidade

Publico Alvo

• Desenvolvedores de Software
• Engenheiros de IA Generativa
• Engenheiros de Machine Learning
• Arquitetos de Soluções
• Profissionais DevOps e Platform Engineering
• Equipes de inovação e transformação digital

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de programação (Python, JavaScript ou linguagem equivalente)
• Familiaridade com APIs REST e desenvolvimento de aplicações
• Conhecimentos básicos de IA Generativa e Large Language Models
• Experiência com desenvolvimento de software é recomendada

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to LLM-Powered Applications

1. Evolution of Generative AI applications
2. Large Language Models overview
3. Enterprise use cases
4. Application architecture fundamentals
5. Opportunities and limitations
6. Development lifecycle overview

Module 2: LLM APIs and Integration Fundamentals

1. API-based AI architectures
2. Model provider ecosystems
3. Authentication and access management
4. Request and response handling
5. Token management concepts
6. Cost optimization fundamentals

Module 3: Prompt Engineering for Applications

1. Prompt design principles
2. Dynamic prompt construction
3. Context management strategies
4. Structured output generation
5. Prompt templates and reusable patterns
6. Prompt optimization techniques

Module 4: Application Architecture Patterns

1. AI-native application architectures
2. Service-oriented designs
3. Microservices integration
4. Event-driven architectures
5. Enterprise integration patterns
6. Scalability considerations

Module 5: Building Conversational Applications

1. Chatbot architecture
2. Virtual assistants
3. Multi-turn conversation management
4. Session handling techniques
5. Conversation memory strategies
6. User experience design

Module 6: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. RAG architecture fundamentals
2. Document ingestion pipelines
3. Embedding generation
4. Vector database integration
5. Context retrieval optimization
6. Knowledge-grounded responses

Module 7: Building AI Agents

1. Agent architecture concepts
2. Tool calling patterns
3. Workflow orchestration
4. Autonomous task execution
5. Multi-agent systems
6. Enterprise automation use cases

Module 8: Structured Data and Enterprise Systems Integration

1. Database integration patterns
2. Enterprise application connectivity
3. API orchestration strategies
4. Data transformation techniques
5. Workflow automation
6. Business process integration

Module 9: Security and Responsible AI

1. Secure AI application development
2. Authentication and authorization
3. Prompt injection defenses
4. Data privacy protection
5. Responsible AI principles
6. Compliance considerations

Module 10: Testing, Evaluation and Observability

1. Application testing methodologies
2. Prompt evaluation techniques
3. Output validation strategies
4. Monitoring and observability
5. Performance metrics
6. Continuous improvement processes

Module 11: Deployment and Production Operations

1. Deployment architectures
2. Cloud-native AI applications
3. Containerization strategies
4. Scalability and resilience
5. Cost management
6. Production support models

Module 12: Building Enterprise LLM Applications Project

1. Conversational AI application development
2. Enterprise RAG implementation
3. AI agent integration exercises
4. Security and governance validation
5. Performance optimization activities
6. Final enterprise LLM application project