Iniciante

Fundamentos de IA para Desenvolvedores

Redes neurais, transformers, embeddings e RAG. Python, NumPy e PyTorch. 11 lições hands-on, passo a passo, do treinamento de modelos à introdução de busca semântica. Testes automatizados com pytest.

Este curso é vendido dentro da trilha AI Engineer, sem compra avulsa.
Experimente uma aula grátis

O que você vai aprender

11 lições: fundamentos de ML (4), redes neurais (4), transformers e RAG (3)
Implementação do zero + PyTorch
PyTorch: nn.Module, DataLoader e treinamento
Transformers: attention, embeddings, tokenização
RAG: chunking, cosine similarity, pipeline completo

Linguagens

Neste curso você escreve código real e valida com testes automatizados — não assiste, implementa. A contagem de lições por linguagem abaixo é gerada automaticamente a partir do conteúdo.

Python (IA)

11 lições

Contagem gerada automaticamente a partir das lições do curso.

Conteúdo do curso

2 módulos · 11 lições

Módulo 1: Fundamentos de ML e Redes Neurais
8 lições
1. O Ecossistema de IAGrátis
2. A Reta: Prevendo Valores
3. Medindo o Erro: MSE
4. Treinando a Reta: Gradiente Descendente
5. O Neurônio: Decisão Ponderada
6. Ensinando o Neurônio
7. A Rede Neural (MLP)
8. Avaliando o Modelo
Módulo 2: Transformers e RAG
3 lições
9. PLN com Transformers
10. RAG: Cortando o Texto
11. RAG: Similaridade e Busca

Para quem é este curso

Devs Python que querem base sólida em ML/IA antes de ir para LLMs.

Checklist de Entrada

Python Essencial (ou Python intermediário: numpy, pandas, type hints).

Quem criou este curso

Greenlit

A Greenlit é uma plataforma de cursos criada e mantida por desenvolvedores com mais de 23 anos de experiência na indústria de software. Já passamos por monolitos, microsserviços, filas, eventos — e cometemos muitos erros para que você não precise. Lições curtas com testes reais rodando em Docker, sem simuladores, sem vídeos de 40 horas. Aprendizado direto ao ponto, como a engenharia pede.

Perguntas frequentes

Preciso saber Docker?

Depende do curso. Cada curso informa se utiliza ambiente Docker ou execução no navegador. Oferecemos um guia gratuito de setup que resolve o Docker em 10 minutos.

Por quanto tempo terei acesso?

12 meses a partir da compra. Tempo suficiente para fazer o curso completo e revisitar as lições quando precisar.

Tem certificado?

Não. O curso ainda não emite certificado de conclusão — implementar isso está no plano, e quem já concluiu será avisado quando existir. O que vale hoje é o código que você escreveu e os testes que passaram.

E se eu não gostar?

Devolução em até 7 dias após a compra. Sem burocracia, sem perguntas.

Funciona no Mac, Windows e Linux?

Sim. Todo o ambiente de execução funciona nas três plataformas.

É para iniciantes em programação?

Não. Este curso pressupõe Python intermediário (funções, loops, NumPy e type hints), conforme os pré-requisitos.

Qual a diferença para cursos em vídeo?

Aqui você escreve código real que roda em ambiente Docker com testes unitários reais. Não é vídeo passivo — você implementa os padrões, não só assiste, e valida seu código contra testes de verdade.

Posso pagar com PIX, boleto ou parcelado?

Sim. Nosso parceiro comercial aceita PIX, boleto e cartão de crédito em até 12x.

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Tenha acesso a todas as lições, ambiente Docker real e testes unitários para validar seu código.

Este curso é vendido dentro da trilha AI Engineer, sem compra avulsa.