Visão Geral

Curso AI-First Design de Sistemas Inteligentes Orientados por Dados. A Arquitetura AI-First é uma abordagem moderna de construção de sistemas onde a inteligência artificial é o núcleo estratégico desde o início do projeto. Neste curso, você aprenderá a projetar, construir e operar soluções baseadas em IA, integrando dados, modelos e aplicações de forma escalável e orientada a valor de negócio.

Serão abordados conceitos de engenharia de dados, machine learning, MLOps, arquitetura em nuvem, governança e ética em IA, além de práticas reais de mercado para implementação de soluções AI-First em empresas.

Objetivo

Após realizar este curso Arquitetura AI-First: Design de Sistemas Inteligentes Orientados por Dados, você será capaz de:

• Compreender o conceito e os princípios de arquitetura AI-First
• Projetar arquiteturas modernas orientadas a dados e IA
• Construir pipelines de dados para machine learning
• Selecionar e integrar modelos de IA em sistemas
• Implementar práticas de MLOps
• Projetar sistemas escaláveis baseados em IA
• Aplicar governança e ética em soluções de IA
• Criar soluções inteligentes aplicadas ao negócio

Publico Alvo

• Profissionais de TI
• Arquitetos de soluções
• Engenheiros de software
• Engenheiros de dados
• Cientistas de dados
• Analistas de sistemas
• Gestores de tecnologia
• Profissionais que desejam migrar para IA

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de programação
• Lógica de programação
• Noções de banco de dados
• Conhecimento básico de cloud computing
• Interesse em inteligência artificial

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to AI-First Architecture

1. Concepts of AI-First
2. Differences between Traditional vs AI-Driven Systems
3. AI-First Mindset and Strategy
4. Real-world Use Cases

Module 2: Data Architecture Fundamentals

1. Data Types and Sources
2. Data Lakes vs Data Warehouses
3. Data Pipelines (ETL/ELT)
4. Data Quality and Governance

Module 3: Data Engineering for AI

1. Data Collection and Ingestion
2. Data Transformation Techniques
3. Feature Engineering
4. Data Preparation for Machine Learning

Module 4: Machine Learning Fundamentals

1. Supervised vs Unsupervised Learning
2. Model Training and Evaluation
3. Bias and Variance
4. Model Selection Techniques

Module 5: Deep Learning and Generative AI

1. Neural Networks Basics
2. Deep Learning Architectures
3. Generative Models and LLMs
4. AI Applications in Business

Module 6: AI Model Integration

1. APIs for AI Models
2. Embedding Models into Applications
3. Real-time vs Batch Inference
4. Microservices Architecture for AI

Module 7: MLOps and AI Lifecycle

1. Model Deployment Strategies
2. CI/CD for Machine Learning
3. Model Monitoring and Retraining
4. Versioning and Experiment Tracking

Module 8: Cloud Architecture for AI

1. AI Services in Cloud Platforms
2. Serverless vs Container-based AI
3. Scalability and Performance
4. Cost Optimization Strategies

Module 9: Security, Ethics and Governance in AI

1. AI Ethics Principles
2. Data Privacy and Compliance
3. Model Explainability
4. Risk Management in AI Systems

Module 10: Designing AI-First Solutions

1. End-to-End AI Architecture Design
2. Decision Intelligence Systems
3. Personalization Engines
4. Predictive Systems

Module 11: Practical Project

1. Designing an AI-First Solution
2. Building a Data Pipeline
3. Training and Deploying a Model
4. Monitoring and Improving the System