Visão Geral

Este curso apresenta o desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial Generativa utilizando os modelos e serviços da plataforma OpenAI. O participante aprenderá a utilizar Large Language Models (LLMs), recursos multimodais, embeddings, geração de conteúdo, automação inteligente, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e desenvolvimento de agentes de IA para aplicações corporativas modernas. O curso combina conceitos fundamentais, boas práticas de desenvolvimento e implementação de soluções baseadas na plataforma OpenAI.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da IA Generativa e dos modelos OpenAI
• Integrar aplicações com APIs da OpenAI para geração de conteúdo e automação inteligente
• Desenvolver soluções utilizando LLMs, embeddings e recursos multimodais
• Implementar arquiteturas RAG para consultas baseadas em conhecimento corporativo
• Criar agentes inteligentes para execução de tarefas e automação de processos
• Aplicar práticas de segurança, governança e otimização em aplicações de IA Generativa

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Arquitetos de soluções
• Profissionais de inovação e transformação digital
• Engenheiros de dados
• Profissionais interessados no desenvolvimento de aplicações com IA Generativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de programação (preferencialmente Python ou JavaScript)
• Familiaridade com APIs REST
• Noções de arquitetura de aplicações web e cloud
• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Generative AI and OpenAI

1. Fundamentals of Generative AI
2. OpenAI platform overview
3. Large Language Models ecosystem
4. Generative AI use cases
5. Enterprise AI opportunities
6. AI development lifecycle

Module 2: OpenAI Models and Capabilities

1. Language model capabilities
2. Multimodal AI concepts
3. Model selection strategies
4. Context windows and token management
5. Model limitations and considerations
6. AI solution design fundamentals

Module 3: OpenAI API Fundamentals

1. API architecture overview
2. Authentication and API access
3. Request and response structures
4. Managing prompts and responses
5. Error handling strategies
6. Usage monitoring and management

Module 4: Prompt Engineering with OpenAI

1. Prompt design principles
2. Instruction-based prompting
3. Few-shot prompting techniques
4. Context management approaches
5. Structured output generation
6. Prompt optimization methods

Module 5: Building AI-Powered Applications

1. Application architecture patterns
2. Conversational AI development
3. Content generation applications
4. Summarization and analysis workflows
5. AI-assisted productivity solutions
6. User experience best practices

Module 6: Embeddings and Semantic Search

1. Embedding concepts and applications
2. Vector representations of text
3. Semantic search fundamentals
4. Knowledge retrieval techniques
5. Similarity search implementation
6. Enterprise search use cases

Module 7: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. RAG architecture fundamentals
2. Knowledge base integration
3. Document ingestion workflows
4. Retrieval strategies
5. Context enrichment techniques
6. RAG optimization practices

Module 8: AI Agents and Intelligent Automation

1. Agent concepts and architectures
2. Tool integration techniques
3. Workflow orchestration
4. Task automation strategies
5. Multi-step reasoning workflows
6. Enterprise automation use cases

Module 9: Multimodal AI Applications

1. Text and image processing
2. Multimodal interaction patterns
3. Image understanding concepts
4. Audio processing fundamentals
5. Content generation workflows
6. Multimodal business applications

Module 10: Security, Governance and Responsible AI

1. Responsible AI principles
2. Data privacy and protection
3. Prompt injection risks
4. AI governance frameworks
5. Compliance considerations
6. Secure AI application design

Module 11: Performance, Cost and Operations

1. Performance optimization strategies
2. Token and cost management
3. Monitoring AI applications
4. Reliability and scalability considerations
5. LLMOps fundamentals
6. Production deployment best practices

Module 12: Capstone Project and Enterprise Solutions

1. End-to-end AI application development
2. Enterprise RAG implementation
3. AI agent development project
4. Multimodal application scenarios
5. Governance and security validation
6. Final Generative AI solution project using OpenAI technologies