Visão Geral

Este curso ensina, de forma prática e estruturada, como usar a OpenAI API para criar aplicações inteligentes: chatbots, automações, geração de conteúdo, análise de dados, modelos personalizados e integrações completas. A ideia é unir boas práticas tradicionais de desenvolvimento com a inovação dos modelos modernos de IA, deixando tudo direto ao ponto e fácil de aplicar.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Integrar a OpenAI API em qualquer aplicação
• Criar chatbots, automações e ferramentas inteligentes
• Trabalhar com prompts, contextos e memória
• Utilizar modelos de texto, visão, embeddings e áudio
• Criar fluxos avançados com função de ferramentas (function calling)
• Implementar segurança, limites e boas práticas de produção

Publico Alvo

• Desenvolvedores iniciantes ou intermediários
• Estudantes de programação
• Profissionais de TI
• Criadores de automações
• Empreendedores e criadores de produtos digitais
• Qualquer pessoa que deseja aprender a integrar IA em sistemas

Pre-Requisitos

• Lógica de programação básica
• Conhecimento básico de HTTP/REST
• Conhecimento básico de JavaScript ou Python
• Conta ativa na OpenAI

Conteúdo Programatico

Module 1 — Introduction to the OpenAI API

1. Overview of OpenAI models
2. Text, vision, audio, and embeddings
3. API keys and environment setup
4. Pricing and usage metrics

Module 2 — First Steps with the API

1. Making your first request
2. REST vs. SDKs
3. Basic text generation
4. Tokens, temperature, top_p, and output control

Module 3 — Building Chat-Based Applications

1. Chat message structure
2. Maintaining conversational memory
3. Designing system prompts for stable behavior
4. Multi-turn conversations

Module 4 — Function Calling and Tool Use

1. What function calling is
2. Defining functions and tool schemas
3. Integrating external tools
4. Multi-step reasoning via functions

Module 5 — Working with Embeddings

1. Understanding vector representations
2. Creating embeddings
3. Semantic search and question answering
4. Using vector databases (Pinecone, Chroma, Milvus examples)

Module 6 — Vision and Image Processing

1. Extracting data from images
2. Image-to-text use cases
3. Generating images with DALL·E
4. Image editing and variations

Module 7 — Audio: Speech-to-Text and Text-to-Speech

1. Transcribing audio with Whisper
2. Generating speech from text
3. Building voice assistants
4. Audio processing workflows

Module 8 — Building Real Applications

1. Chatbots with Python or Node.js
2. Business automation pipelines
3. Content generation tools
4. Command-line and web applications

Module 9 — Advanced Techniques

1. Prompt engineering for APIs
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
3. Long-term memory and context management
4. System prompt design

Module 10 — Security, Scaling and Best Practices

1. Working with sensitive data
2. Rate limits and error handling
3. Performance optimization
4. Deployment strategies

Module 11 — Capstone Project

Students develop a complete application using the OpenAI API, such as:

1. Customer support assistant
2. AI-powered automation bot
3. RAG-based knowledge search system
4. Full content generation suite

Includes:

1. Planning
2. Building
3. Testing
4. Deployment