Course · 11 chapters
IA em Produção
Ship and operate AI features in production. The full LLMOps lifecycle across 11 chapters: testing, evals, deployment, observability, guardrails, cost, streaming, and load testing.
What you'll be able to do
- Ship AI features from prototype to production
- Build eval suites that catch regressions
- Debug multi-step AI agents
- Add runtime guardrails to AI systems
- Cut AI costs with a smart model strategy
- Migrate models across providers
What's inside
- 1Production AI: Intro
O mapa do skill path Production AI — o que cada capítulo ensina, como se encaixam e por onde começar.
- 2Testes e Avaliações de IA
Crie suítes de avaliação, pegue regressões de prompt e pare de lançar no feeling. Padrões práticos de avaliação para engenheiros de IA.
- 3LLMOps em Produção
Faça deploy, monitore e opere sistemas de IA que se mantêm confiáveis em escala.
- 4Observabilidade de IA e Rastreamento de Agentes
Instrumente, depure e otimize agentes de IA multietapas em produção.
- 5Segurança de IA e Guardrails
Proteja aplicações de IA — de prompt injection a compliance — com a segurança que todo engenheiro de IA precisa.
- 6Estratégia de Custos e Modelos de IA
Domine a economia de tokens, roteamento de modelos e governança de orçamento para rodar IA de forma sustentável.
- 7Padrões de Streaming e IA em Tempo Real
Construa interfaces de IA responsivas com SSE, APIs de streaming, parsing de JSON parcial e chamadas de ferramentas em tempo real.
- 8Design de Sistemas de IA
Arquitete aplicações confiáveis e escaláveis com IA para produção.
- 9Padrões de UX para IA
Padrões de design que engenheiros podem implementar hoje para criar interfaces de IA nas quais os usuários realmente confiam.
- 10Migração de Modelos & Estratégia Multi-Provider
Prepare-se para depreciações de modelos, construa camadas de abstração e faça roteamento entre providers com confiança.
- 11Teste de Carga em Sistemas de IA
Por que k6 e Locust mentem sobre LLMs com streaming — e as métricas, ferramentas e gates que realmente se sustentam sob tráfego.
Frequently asked questions
- What does this Production AI course cover?
- It covers the full lifecycle of running AI features in production rather than one narrow topic. Across 11 chapters you work through testing and evals, LLMOps and deployment, observability and agent tracing, guardrails, cost and model strategy, streaming, system design, AI UX patterns, model migration, and load testing.
- How is this different from the deep-dive evals, security, and governance paths?
- This path is the breadth path: it teaches the whole ship-and-operate workflow end to end. The sibling paths go deep on a single area such as LLM evaluation, adversarial security, or AI Act governance. Start here for the operating picture, then drill into a deep dive where you need depth.
- Who is this course for?
- It is built for software and ML engineers who already build with LLMs and now need to ship and run those features reliably. The level is practitioner, so it assumes you can read and write code and have called an LLM API before.
- How long does it take and is there a certificate?
- The path runs about 228 minutes, roughly 3.8 hours, across 11 chapters that you complete at your own pace. Finishing it earns an AI Academy certificate of completion.
- Is this course free?
- No. Production AI is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription.
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