Para quem é este curso de engenharia de IA e para quem ele não é?
É para analistas, gerentes técnicos de produto, consultores, profissionais de dados e desenvolvedores iniciantes que sabem escrever código básico em Python e querem adicionar recursos de IA a ferramentas internas: um assistente que responde a perguntas sobre documentos, um classificador de e-mails de suporte ou um resumidor que retorna dados que uma planilha consegue usar.
Não é um treinamento intensivo em tempo integral, uma graduação em aprendizado de máquina nem uma garantia de emprego. Você não treina nem faz o ajuste fino de modelos e não estuda a matemática das redes neurais. O foco é a engenharia em torno de um modelo: entradas, saídas, custo, qualidade, segurança e privacidade.
O que vou aprender ao criar aplicativos de IA neste curso?
Seis módulos, cada um produzindo uma parte funcional de um aplicativo maior. As descrições dos recursos dos provedores seguem a documentação para desenvolvedores dos próprios provedores, e os recursos variam entre eles.
1. Como funcionam as APIs de IA
Enviar uma requisição à API de um modelo usando Python, ler a resposta e manter a chave da API em uma variável de ambiente, não no código.
2. Escolher um modelo e gerenciar custos
Comparar modelos em qualidade, velocidade e preço para uma tarefa, usando a página de preços de cada fornecedor, e estimar quanto um recurso custará por uso.
3. Saída estruturada
Como obter JSON confiável. A OpenAI descreve Structured Outputs como um recurso que faz as respostas seguirem um JSON Schema fornecido por você; ainda assim, você precisa validar cada resposta no código.
4. Representações vetoriais e geração aumentada por recuperação
As representações vetoriais medem o grau de relação entre trechos de texto. Você as usa para encontrar passagens relevantes e depois implementar RAG: responder com base nos seus próprios documentos, com citações.
5. Avaliação
Definir critérios de sucesso específicos e mensuráveis e um conjunto de testes que reflita tarefas reais, incluindo casos extremos, e depois avaliar os resultados automaticamente sempre que possível.
6. Segurança, privacidade e monitoramento
Proteger contra injeção de prompts, manter os dados dos usuários fora dos registros, adicionar verificações de entrada e limites de requisições e acompanhar erros, custos e qualidade após o lançamento.
Preciso ter experiência para fazer este curso de LLM?
Sim. O pré-requisito é o curso de Python da Tosheo.ai ou conhecimento equivalente: você deve saber escrever funções, usar listas e dicionários, ler e gravar arquivos, instalar um pacote em um ambiente virtual e chamar uma API da web. Se a avaliação inicial identificar lacunas, ela adicionará as aulas de Python necessárias ao início da sua trilha, em vez de deixar você enfrentar dificuldades sem apoio. Você não precisa de conhecimento prévio de aprendizado de máquina.
Como a trilha personalizada se adapta a mim?
A avaliação inicial pede que você leia um pequeno script que chama a API de um modelo e diga o que dá errado quando a resposta não é um JSON válido. Ela também pergunta o que você quer criar. Quem pretende criar uma busca em documentos dedica mais tempo a embeddings e RAG; quem está criando um classificador se aprofunda em saídas estruturadas e avaliação.
Se você já sabe fazer chamadas de API, o primeiro módulo se resume a uma verificação rápida, e você começa pelos custos e pela escolha do modelo.
O que pratico?
Cada tarefa consiste em um código que você executa usando a API de um modelo real, com dados fictícios. Um exemplo do módulo quatro: a Kestrel Lettings, uma administradora de imóveis fictícia, tem quinze documentos de políticas inventadas para proprietários. Você cria um pequeno assistente com RAG que responde a perguntas como qual é a antecedência necessária para avisar sobre uma vistoria, citando o trecho usado.
Os critérios de avaliação ficam visíveis antes de você começar. Eles verificam se cada resposta cita um trecho que realmente contém a resposta, se o assistente diz que não sabe quando os documentos não trazem a informação, se você testou pelo menos dez perguntas, incluindo três sem resposta nos documentos, e se registrou o custo da execução do teste.
Quanto tempo dura o curso de engenharia de IA?
Cada aula dura de 10 a 15 minutos, com código curto o suficiente para você concluir de uma só vez. O número de aulas da sua trilha depende da sua avaliação inicial, especialmente do seu conhecimento de Python, e do seu ritmo. Por isso, não informamos uma carga horária.
O que eu recebo ao final?
A avaliação prática final consiste em uma pequena funcionalidade de IA que você cria, avalia e documenta. A aprovação dá direito a um certificado reconhecido. Não é uma qualificação com acreditação e não é emitida nem endossada por nenhum fornecedor de modelos.
Quanto custa o curso de engenharia de IA?
O plano Individual da Tosheo.ai, que inclui este curso, custa USD 79 por mês ou USD 790 por ano. O plano Equipe custa USD 189 por mês ou USD 1,890 por ano para até 3 membros; cada membro adicional custa USD 49 por mês ou USD 490 por ano, e equipes com 25 membros ou mais têm preços por volume. Os fornecedores de modelos cobram separadamente pelo uso das APIs, e o curso mostra como manter os testes em pequena escala. Experimente primeiro com um teste grátis de 7 dias, sem necessidade de cartão de crédito.
Fontes e escopo
Documentação da API da OpenAI, Saídas estruturadas, consultada em 19 October 2026 ↗
Documentação da API da OpenAI, Representações vetoriais, consultada em 19 October 2026 ↗
Documentação do Claude, Reduzir alucinações, consultada em 19 de outubro de 2026 ↗