Treinamento 06 · Trilha IA · Upnetix Learning Center
IA generativa do zero: modelos, prompts e limites com Claude e GPT.
O que é um modelo de linguagem, como escolher entre Claude e GPT, como escrever prompts que funcionam, como medir qualidade e onde a IA falha. Base de toda a jornada.
Código aberto: Claude (Anthropic) e GPT (OpenAI) pelo console e pela API, com Python e os SDKs oficiais de código aberto

Mapa do treinamento · 15 módulos, do conceito ao estado da arte
- 1ConceitosEntender · 2 lições
- 2ArquiteturaEntender · 2 lições
- 3ProjetoProjetar · 2 lições
- 4DimensionamentoProjetar · 2 lições
- 5ImplementaçãoConstruir · 2 lições
- 6ConfiguraçãoConstruir · 2 lições
- 7IntegraçãoConstruir · 2 lições
- 8SegurançaProteger · 2 lições
- 9MonitoramentoOperar · 2 lições
- 10TroubleshootingOperar · 2 lições
- 11AutomaçãoAutomatizar · 2 lições
- 12EscalabilidadeEscalar · 2 lições
- 13Boas práticasConsolidar · 2 lições
- 14Casos reaisConsolidar · 2 lições
- 15Estado da arteEvoluir · 2 lições
- Módulos
- 15
- Lições
- 30
- Carga horária
- 28 h
- Nível ULC
- ULC 100 · Fundamentos
- Credencial
- Credencial de Conclusão ULC com êxito de 80% ou mais
- Para quem
- Analista, Desenvolvedor, Empresário, Gestor
- Tecnologias
- Anthropic Claude, Claude Agent SDK, ElevenLabs, HeyGen, Model Context Protocol, OpenAI, OpenAI Agents SDK, Python
- Faz parte dos kits
- DesenvolvimentoInteligência Artificial
IA generativa não é mágica. É engenharia de linguagem, contexto e limites. Neste curso, você vai decifrar como Claude e GPT realmente funcionam: dos modelos aos prompts, dos erros previsíveis à avaliação automática. Vai aprender a escolher, conectar e testar esses modelos, usando Python e os SDKs oficiais, com exemplos práticos de negócios: e sempre com a lupa sobre riscos, custos e rastreabilidade.
Ao final, você saberá projetar, implementar e monitorar soluções com Claude, GPT, ElevenLabs, HeyGen e MCP, entendendo de verdade onde a IA entrega valor e onde ela falha. Este curso é para gestores, analistas, desenvolvedores e empresários que querem operar IA com método, sem cair em promessas vazias.
Ementa
- 01ConceitosDestrava a lógica dos modelos generativos, tokens, contexto e limites práticos.2 lições
- 02ArquiteturaDesenha a estrutura de uma solução de IA generativa conectando modelos, APIs e ferramentas.2 lições
- 03ProjetoTransforma requisitos de negócio em prompts, agentes e fluxos testáveis.2 lições
- 04DimensionamentoPrevê custos, performance e limites para escalar soluções de IA sem surpresas.2 lições
- 05ImplementaçãoColoca prompts, agentes e integrações para rodar em ambiente controlado.2 lições
- 06ConfiguraçãoAjusta parâmetros e ambientes para rodar IA com segurança e rastreabilidade.2 lições
- 07IntegraçãoConecta IA a sistemas de negócio, APIs e fluxos automatizados.2 lições
- 08SegurançaGarante proteção de dados, rastreabilidade e limites de uso em soluções de IA.2 lições
- 09MonitoramentoAcompanha uso, performance e falhas em tempo real, com rastreabilidade total.2 lições
- 10TroubleshootingDesvenda causas de falhas e ensina a resolver problemas recorrentes em IA generativa.2 lições
- 11AutomaçãoMultiplica produtividade automatizando fluxos e avaliações em IA generativa.2 lições
- 12EscalabilidadePrepara soluções para crescer sem perder controle, rastreabilidade e custo previsível.2 lições
- 13Boas práticasConsolida padrões para operar IA generativa com robustez e responsabilidade.2 lições
- 14Casos reaisMostra exemplos reais aplicados a negócios, com falhas, acertos e lições aprendidas.2 lições
- 15Estado da arteApresenta tendências, novidades e limites do que existe hoje em IA generativa.2 lições
No radar do Atlas
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Credencial de Conclusão ULC
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