Visão Geral

Este Curso Full Stack Development com IA, aborda o desenvolvimento Full Stack moderno integrado com Inteligência Artificial, combinando front-end, back-end, bancos de dados, APIs, cloud e fundamentos práticos de IA aplicada. O foco está na construção de aplicações web completas que utilizam modelos de machine learning, APIs de IA generativa, automação inteligente, recomendação, processamento de linguagem natural e visão computacional, com atenção à arquitetura, escalabilidade, segurança e MLOps.

Objetivo

Após realizar este Curso Full Stack Development com IA, você será capaz de:

• Projetar arquiteturas Full Stack modernas integradas com IA
• Desenvolver interfaces web inteligentes e interativas
• Criar back-ends escaláveis com integração a modelos de IA
• Consumir e integrar APIs de IA generativa e modelos preditivos
• Implementar pipelines básicos de machine learning em aplicações web
• Gerenciar dados para aplicações orientadas por IA
• Aplicar conceitos de MLOps e deploy de modelos em produção
• Construir aplicações Full Stack com foco em performance, segurança e escalabilidade

Publico Alvo

• Desenvolvedores front-end
• Desenvolvedores back-end
• Desenvolvedores full stack
• Engenheiros de software
• Profissionais de dados que desejam criar aplicações completas
• Estudantes de tecnologia interessados em IA aplicada ao desenvolvimento web

Pre-Requisitos

• Lógica de programação
• Conhecimentos básicos de HTML, CSS e JavaScript
• Noções de APIs REST
• Familiaridade básica com Git

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Full Stack Architecture Foundations

1. Monolithic vs Microservices Architectures
2. Client-Server Communication
3. REST and GraphQL APIs
4. Data Flow in Full Stack Applications

Module 2: Front-End Development for Intelligent Applications

1. Modern HTML, CSS, and JavaScript
2. React Fundamentals
3. State Management and Async Data
4. UX for AI-Driven Interfaces

Module 3: Back-End Development and APIs

1. Node.js and Python Back-End Fundamentals
2. API Design and Versioning
3. Authentication and Authorization
4. Secure Data Handling

Module 4: Databases and Data Engineering

1. Relational vs NoSQL Databases
2. Data Modeling for AI Applications
3. Data Pipelines and ETL Basics
4. Caching and Performance Optimization

Module 5: Artificial Intelligence Fundamentals for Developers

1. Machine Learning Concepts
2. Supervised and Unsupervised Learning
3. Model Training and Evaluation
4. AI Ethics and Responsible AI

Module 6: Integrating AI into Full Stack Applications

1. Consuming AI APIs
2. Natural Language Processing in Web Apps
3. Computer Vision Use Cases
4. Recommendation Systems Integration

Module 7: Generative AI and LLM Integration

1. Large Language Models Overview
2. Prompt Engineering Fundamentals
3. AI Assistants and Chatbots
4. Tool Calling and Function Integration

Module 8: MLOps and Deployment

1. Model Serving and APIs
2. CI/CD for AI Applications
3. Monitoring and Observability
4. Model Versioning and Retraining

Module 9: Cloud, Scalability, and Security

1. Cloud-Native Architectures
2. Containerization with Docker
3. Scaling Full Stack AI Applications
4. Security Best Practices

Module 10: Capstone Project

1. End-to-End Full Stack AI Application Design
2. Front-End and Back-End Integration
3. AI Model Integration
4. Production Deployment and Presentation