Cursos livres em preparação
O catálogo do IA.BR tem 44 cursos livres e 18 trilhas. Nenhum curso está aberto ainda. Cada curso só é publicado depois de passar pela validação automática e por uma revisão humana registrada. São cursos livres: não têm reconhecimento do MEC e não equivalem a diploma nem a certificação profissional.
44 cursos, 18 trilhas, nenhum aberto ainda
Os cursos vão do nível de introdução, sem pré-requisito, ao avançado. Cada trilha junta cursos do catálogo sem duplicar conteúdo. Concluir uma trilha gera uma declaração digital de trilha concluída, que lista os certificados e não representa habilitação profissional.
Ver as 18 trilhas
- Validação automáticaantes de qualquer curso abrir
- Revisão humana registradaexigida para publicar
- Certificado própriode curso livre, sem equivalência a diploma
Introdução à Inteligência Artificial
Identificar capacidades, limites, evidências e aplicações. Pré-requisito: nenhum.
IA Generativa sem Mitos
Comparar modalidades, alucinações e verificações. Pré-requisito: nenhum.
Letramento e Pensamento Crítico em IA
Avaliar afirmações, riscos e confiança. Pré-requisito: nenhum.
Interação Eficaz com Modelos de IA
Construir e testar instruções por tarefa. Pré-requisito: C01 Introdução à Inteligência Artificial.
Produtividade Pessoal com IA
Desenhar processo humano-no-loop com métricas. Pré-requisito: C04 Interação Eficaz com Modelos de IA.
Automação de Rotinas com IA
Implementar automação com gatilhos e falhas. Pré-requisito: C05 Produtividade Pessoal com IA.
IA para Negócios
Selecionar casos de uso e medir valor. Pré-requisito: C01 Introdução à Inteligência Artificial.
Estratégia e Roadmap de Adoção
Priorizar iniciativas com riscos e custos. Pré-requisito: C07 IA para Negócios.
Gestão de Projetos de IA
Definir escopo, aceite, piloto e métricas. Pré-requisito: C08 Estratégia e Roadmap de Adoção.
Fundamentos de Dados e Estatística
Interpretar amostras, medidas e vieses. Pré-requisito: nenhum.
Python e Ferramentas para Dados
Construir notebook reproduzível. Pré-requisito: C10 Fundamentos de Dados e Estatística.
SQL e Preparação de Dados
Consultar, limpar e validar dados. Pré-requisito: C11 Python e Ferramentas para Dados.
Visualização e Storytelling com Dados
Gerar gráficos honestos e acessíveis. Pré-requisito: C12 SQL e Preparação de Dados.
Fundamentos de Machine Learning
Treinar baseline e interpretar métricas. Pré-requisito: C10 Fundamentos de Dados e Estatística.
Avaliação e Validação de Modelos
Evitar leakage e comparar resultados. Pré-requisito: C14 Fundamentos de Machine Learning.
ML Supervisionado e Não Supervisionado
Comparar métodos conforme a tarefa. Pré-requisito: C15 Avaliação e Validação de Modelos.
Redes Neurais e Deep Learning
Implementar uma rede e analisar erro. Pré-requisito: C14 Fundamentos de Machine Learning.
Modelos Avançados e Treinamento
Tratar regularização, otimização e generalização. Pré-requisito: C17 Redes Neurais e Deep Learning.
Arquitetura dos LLMs
Explicar tokens, contexto, treinamento e inferência. Pré-requisito: C02 IA Generativa sem Mitos.
Aplicações com APIs de Modelos
Criar aplicação com orçamento e avaliação. Pré-requisito: C19 Arquitetura dos LLMs.
RAG e Sistemas Baseados em Evidências
Construir busca, grounding e teste de citações. Pré-requisito: C20 Aplicações com APIs de Modelos.
Agentes de IA: Arquiteturas
Projetar orquestração, estado e ferramentas. Pré-requisito: C21 RAG e Sistemas Baseados em Evidências.
Agentes de IA Confiáveis
Proteger permissões, memória, execução e limites. Pré-requisito: C22 Agentes de IA: Arquiteturas.
MLOps: Versionamento e Entrega
Versionar modelos, dados e experimentos. Pré-requisito: C15 Avaliação e Validação de Modelos.
LLMOps: Avaliação, Custo e Observabilidade
Implementar avaliação contínua e alertas. Pré-requisito: C24 MLOps: Versionamento e Entrega.
Implantação e Monitoramento de Modelos
Realizar rollout, rollback e detecção de drift. Pré-requisito: C25 LLMOps: Avaliação, Custo e Observabilidade.
Ética, Riscos e IA Responsável
Construir matriz de riscos e mitigação. Pré-requisito: nenhum.
Privacidade e Proteção de Dados em IA
Mapear dados, finalidades, riscos e minimização. Pré-requisito: C27 Ética, Riscos e IA Responsável.
Governança Corporativa de IA
Especificar inventário, políticas e accountability. Pré-requisito: C28 Privacidade e Proteção de Dados em IA.
Segurança de Aplicações com LLMs
Testar defesa contra prompt injection em sandbox. Pré-requisito: C21 RAG e Sistemas Baseados em Evidências.
Testes e Avaliação de Segurança de IA
Criar protocolo defensivo sem alvos reais. Pré-requisito: C30 Segurança de Aplicações com LLMs.
IA para Professores
Criar atividade com verificação humana. Pré-requisito: C01 Introdução à Inteligência Artificial.
Avaliação Pedagógica e IA
Desenhar rubricas e integridade acadêmica. Pré-requisito: C32 IA para Professores.
Introdução à IA no Serviço Público
Identificar casos e responsabilidades. Pré-requisito: C01 Introdução à Inteligência Artificial.
Compras, Transparência e Avaliação de IA Pública
Aplicar checklist informativo em cenário fictício. Pré-requisito: C34 Introdução à IA no Serviço Público.
Marketing e IA com Evidências
Montar experimento com métricas válidas. Pré-requisito: C04 Interação Eficaz com Modelos de IA.
Operações de Conteúdo com IA
Construir fluxo editorial rastreável. Pré-requisito: C36 Marketing e IA com Evidências.
IA para Pesquisa e Revisão Bibliográfica
Criar busca sistemática documentada. Pré-requisito: C11 Python e Ferramentas para Dados.
Reprodutibilidade e Método Experimental
Produzir protocolo, seed, ambiente e relatório. Pré-requisito: C38 IA para Pesquisa e Revisão Bibliográfica.
Processamento de Linguagem Natural
Comparar extração, classificação e geração. Pré-requisito: C17 Redes Neurais e Deep Learning.
Visão Computacional
Executar classificação/segmentação com limites. Pré-requisito: C40 Processamento de Linguagem Natural.
IA Multimodal
Avaliar tarefas de texto, imagem e áudio. Pré-requisito: C41 Visão Computacional.
Qualidade de Dados, Viés e Equidade
Auditar dataset e limitações. Pré-requisito: C28 Privacidade e Proteção de Dados em IA.
Liderança e Transformação Organizacional com IA
Formular programa de adoção com governança. Pré-requisito: C09 Gestão de Projetos de IA.