Módulo 1: Mapa da Inteligência Artificial
Uma visão geral dos conceitos e de como eles se relacionam.
Treinamento gratuito · 12 módulosCompreenda LLMs, prompts, embeddings, RAG, tools, MCP e agentes usando analogias e cenários do universo de redes.
IA para profissionais de redes
Este curso explica progressivamente LLMs, prompts, embeddings, busca vetorial, RAG, tools, MCP e agentes usando o universo de redes: roteadores, switches, firewalls, protocolos, tabelas de rotas, telemetria, controladores e troubleshooting.
O foco inicial é formar um modelo mental sólido. A programação aparece depois, como forma de integrar componentes que você já compreendeu.
LLMinterpreta linguagem
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RAGrunbooks e manuais
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Toolsestado e ações
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MCPintegração padrão
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Agentetroubleshooting multietapa
12 módulos conceituais
Módulo 2: O que é um LLM
Tokens, treinamento, contexto, geração e limitações.
Módulo 3: Prompts e engenharia de contexto
Como instruções, exemplos e dados orientam o LLM.
Módulo 4: Embeddings e busca vetorial
Como transformar significado em números e localizar conteúdo relacionado.
Módulo 5: RAG: geração apoiada por recuperação
Como combinar documentos próprios com um LLM.
Módulo 6: Tools e function calling
Como o LLM pede dados atuais ou ações a um programa.
Módulo 7: MCP: Model Context Protocol
O padrão que conecta aplicações de IA a ferramentas, recursos e prompts.
Módulo 8: Agentes de IA
Objetivos, planejamento, ferramentas, memória e critérios de parada.
Módulo 9: Como LLM, RAG, tools, agentes e MCP interagem
A arquitetura integrada, do pedido do usuário à resposta.
Módulo 10: Escolhendo a arquitetura certa
Um guia prático para decidir quais componentes usar.
Módulo 11: Segurança, qualidade e governança
Riscos e controles para cada componente.
Módulo 12: Projeto final: desenhando um assistente corporativo
Consolidação conceitual e roteiro de implementação.
Como estudar
- Leia a definição.
- Use a analogia para formar o modelo mental.
- Acompanhe o diagrama.
- Analise benefícios e limites.
- Resolva o cenário aplicado.