IA na Prática: Do Conceito ao Deploy

Do dado bruto ao modelo publicado: 40h de IA aplicada com casos reais da indústria, do agro e da logística.

Curso completo de Inteligência Artificial aplicada. Aprenda a construir, treinar e colocar modelos de ML em produção. Do dado bruto à decisão inteligente, com laboratórios práticos e projetos reais.

O que você vai conseguir fazer

• Traduzir problemas de negócio em problemas de machine learning bem enquadrados (entrada, saída, métrica, baseline e custo do erro)
• Coletar, limpar e explorar dados reais usando Google Sheets, SQL no BigQuery e Python/pandas no Google Colab
• Construir e treinar modelos supervisionados de regressão e classificação com scikit-learn, seguindo um pipeline reprodutível
• Avaliar e validar modelos com métricas adequadas ao negócio, evitando overfitting, data leakage e validação mal feita
• Aplicar IA generativa (LLMs, RAG) em fluxos de trabalho reais, com critérios de custo, risco e governança
• Publicar um modelo como aplicação web funcional (Gradio no Colab) e definir seu plano de monitoramento e retreino

Para quem é

Analistas, engenheiros, agrônomos, profissionais de logística e gestores técnicos que já trabalham com dados e querem fechar o ciclo completo de um projeto de IA; e desenvolvedores/estudantes que sabem o básico de programação mas nunca levaram um modelo até a produção.

Pré-requisitos

Lógica básica e familiaridade com planilhas; noções de programação ajudam (o essencial de Python é retomado nos laboratórios) e basta uma conta Google gratuita — nada precisa ser instalado.

Conteúdo

• Fundamentos de IA aplicada: do hype à prática — 5h
• Dados que valem ouro: coleta, limpeza e exploração — 7h
• Construindo modelos de machine learning — 8h
• Avaliação, validação e comunicação de resultados — 6h
• IA generativa e LLMs no fluxo de trabalho — 5h
• Deploy, monitoramento e MLOps enxuto — 6h
• Projeto final: do conceito ao deploy — 3h

Giselle Falcão, PhD — Consultora e pesquisadora em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.