Curso · 11 capítulos
IA em Produção
Coloque funcionalidades de IA em produção e opere-as com confiança. O ciclo completo de LLMOps em 11 capítulos: testes, evals, deployment, observabilidade, guardrails, custos, streaming e load testing.
O que você vai saber fazer
- Leve funcionalidades de IA do protótipo à produção
- Crie suítes de evals que detectam regressões
- Depure agentes de IA com múltiplas etapas
- Adicione guardrails em tempo de execução
- Reduza custos de IA com estratégia de modelos
- Migre modelos entre diferentes provedores
O que tem dentro
- 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.
Perguntas frequentes
- O que este curso de IA em Produção aborda?
- Ele cobre o ciclo completo de execução de funcionalidades de IA em produção, e não apenas um tópico isolado. Ao longo de 11 capítulos, você trabalha testes e evals, LLMOps e deployment, observabilidade e rastreamento de agentes, guardrails, custos e estratégia de modelos, streaming, design de sistemas, padrões de UX para IA, migração de modelos e load testing.
- Qual a diferença entre este curso e os caminhos aprofundados de evals, segurança e governança?
- Este caminho é o de visão ampla: ele ensina todo o fluxo de implantação e operação de ponta a ponta. Os caminhos complementares aprofundam uma única área, como avaliação de LLM, segurança adversarial ou governança pela AI Act. Comece aqui para ter a visão geral de operação e, depois, aprofunde-se onde precisar.
- Para quem é este curso?
- Ele foi desenvolvido para engenheiros de software e de ML que já constroem com LLMs e agora precisam implantar e manter essas funcionalidades de forma confiável. O nível é para praticantes, portanto pressupõe que você saiba ler e escrever código e já tenha chamado uma API de LLM antes.
- Quanto tempo leva e há certificado?
- O caminho tem cerca de 228 minutos, aproximadamente 3,8 horas, distribuídos em 11 capítulos que você conclui no seu próprio ritmo. Ao finalizar, você recebe um certificado de conclusão da AI Academy.
- Este curso é gratuito?
- Não. IA em Produção é um caminho pago, incluído na assinatura da AI Academy by Anthropos.
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