Visão Geral

O curso Node-RED com Inteligência Artificial apresenta de forma prática e técnica como utilizar a ferramenta Node-RED integrada a serviços de IA para construção de soluções inteligentes, automação avançada e análise de dados. O participante aprenderá a integrar APIs de inteligência artificial, criar fluxos automatizados com capacidade de decisão, processar linguagem natural e desenvolver aplicações modernas utilizando uma abordagem low-code e orientada a eventos.

Objetivo

Após realizar este curso Node-RED com Inteligência Artificial, você será capaz de:

• Integrar Node-RED com serviços de Inteligência Artificial
• Consumir APIs de IA para análise e automação
• Criar fluxos inteligentes baseados em decisões
• Implementar processamento de linguagem natural (NLP)
• Automatizar processos com IA
• Construir chatbots e assistentes virtuais
• Integrar IA com sistemas corporativos
• Aplicar boas práticas de uso de IA em aplicações

Publico Alvo

• Profissionais de TI
• Desenvolvedores
• Engenheiros de software
• Analistas de dados
• Profissionais de automação
• Profissionais de inovação e transformação digital
• Estudantes de tecnologia

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico em lógica de programação
• Noções de APIs e HTTP
• Conhecimento básico em JavaScript (desejável)
• Noções básicas de dados e estatística (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Artificial Intelligence

1. What is Artificial Intelligence
2. AI vs Machine Learning vs Deep Learning
3. AI use cases in business
4. Data and models basics
5. Ethical considerations

Module 2: Node-RED Essentials

1. Installation and setup
2. Node-RED editor overview
3. Nodes, flows and message structure
4. Debugging and deployment
5. Import/export flows

Module 3: AI Integration Concepts

1. AI as a service (AI APIs)
2. REST API integration
3. Data preparation for AI
4. Handling AI responses
5. Event-driven AI workflows

Module 4: Natural Language Processing (NLP)

1. NLP fundamentals
2. Text analysis
3. Sentiment analysis
4. Entity recognition
5. Language understanding

Module 5: Working with AI APIs

1. Integrating AI services
2. Sending prompts and data
3. Processing responses
4. Error handling
5. Performance considerations

Module 6: Intelligent Automation

1. Decision-based automation
2. Rule-based vs AI-based automation
3. Combining flows with AI
4. Workflow optimization
5. Use cases

Module 7: Chatbots and Virtual Assistants

1. Chatbot concepts
2. Building chat flows
3. Integrating messaging platforms
4. Context management
5. Conversational design

Module 8: Data Processing and Enrichment

1. Data transformation
2. Data enrichment with AI
3. Real-time processing
4. Integration with databases
5. Data pipelines

Module 9: Security and Governance in AI

1. Data privacy
2. Secure API usage
3. Managing tokens and keys
4. AI governance
5. Responsible AI practices

Module 10: Deployment and Real-World Projects

1. Deploying AI-powered flows
2. Cloud deployment
3. Monitoring AI applications
4. Scaling solutions
5. Case studies