Visão Geral

Este curso apresenta o desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial Generativa utilizando os modelos Claude da Anthropic. O participante aprenderá a criar soluções baseadas em Large Language Models (LLMs), desenvolver assistentes inteligentes, implementar arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), construir agentes de IA e integrar aplicações corporativas com recursos avançados de processamento de linguagem natural. O curso aborda desde os conceitos fundamentais até a implementação de soluções empresariais seguras, escaláveis e governadas.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da IA Generativa e dos modelos Claude
• Integrar aplicações corporativas com APIs da plataforma Claude
• Desenvolver soluções utilizando prompting avançado e geração de conteúdo inteligente
• Implementar arquiteturas RAG para acesso a bases de conhecimento corporativas
• Construir agentes de IA para automação de tarefas e processos empresariais
• Aplicar práticas de segurança, governança e otimização em aplicações baseadas em Claude

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Arquitetos de soluções
• Profissionais de inovação e transformação digital
• Engenheiros de dados
• Profissionais interessados no desenvolvimento de aplicações com IA Generativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de programação (preferencialmente Python ou JavaScript)
• Familiaridade com APIs REST
• Noções de arquitetura de aplicações e cloud computing
• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Generative AI and Claude

1. Fundamentals of Generative AI
2. Overview of Claude models
3. Generative AI ecosystem
4. Enterprise AI opportunities
5. Common use cases and applications
6. AI solution development lifecycle

Module 2: Claude Models and Architecture

1. Understanding Large Language Models
2. Claude model capabilities
3. Context windows and token management
4. Model strengths and limitations
5. Reasoning and language understanding
6. Model selection strategies

Module 3: Claude API Fundamentals

1. API architecture overview
2. Authentication and access management
3. Request and response structures
4. Managing conversations and contexts
5. Error handling techniques
6. API usage monitoring

Module 4: Prompt Engineering with Claude

1. Prompt design principles
2. Instruction-based prompting
3. Few-shot and zero-shot prompting
4. Context optimization techniques
5. Structured output generation
6. Prompt evaluation and refinement

Module 5: Building AI-Powered Applications

1. Application architecture patterns
2. Conversational AI solutions
3. Knowledge assistants
4. Content generation applications
5. Business productivity solutions
6. User experience considerations

Module 6: Embeddings and Semantic Search Concepts

1. Embedding fundamentals
2. Semantic search principles
3. Knowledge retrieval concepts
4. Similarity search techniques
5. Enterprise knowledge discovery
6. Search optimization strategies

Module 7: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. RAG architecture fundamentals
2. Document ingestion workflows
3. Knowledge base integration
4. Retrieval strategies
5. Context enrichment techniques
6. Enterprise RAG implementations

Module 8: AI Agents and Workflow Automation

1. Agent architecture concepts
2. Tool integration techniques
3. Task orchestration strategies
4. Multi-step reasoning workflows
5. Autonomous process automation
6. Enterprise agent use cases

Module 9: Enterprise Integration and Business Applications

1. Integration with enterprise systems
2. CRM and ERP use cases
3. Knowledge management solutions
4. Customer support automation
5. Business intelligence assistance
6. Process optimization scenarios

Module 10: Security, Governance and Responsible AI

1. Responsible AI principles
2. Data privacy and confidentiality
3. Prompt injection and security risks
4. Governance frameworks
5. Compliance requirements
6. Secure AI application design

Module 11: Performance Optimization and Operations

1. Performance monitoring strategies
2. Cost and usage optimization
3. Scalability considerations
4. Reliability engineering practices
5. LLMOps fundamentals
6. Production deployment best practices

Module 12: Capstone Project and Enterprise Scenarios

1. End-to-end Claude application development
2. Enterprise knowledge assistant project
3. RAG implementation workshop
4. AI agent development exercises
5. Security and governance validation
6. Final enterprise Generative AI solution project