Aplicações AI com Python

• 1. Apresentação da Trilha – Aplicações AI com Python 3min
• 2. Como esta trilha está organizada – Aplicações IA com Python 3min

• 1. Apresentação 2min
• 2. Um pouco de história 20min
• 3. Entendendo a lógica das LLMs 11min
• 4. Engenharia de Prompts 11min
• 5. Explorando diferentes modelos 9min
• 6. Conectando ferramentas 8min

+ 3 aulas neste curso

• 1. O que você vai aprender neste curso? 3min
• 2. Transformers e LLMs 2min
• 3. Primeira etapa – Processar toda a internet 5min
• 4. Segunda etapa – Tokenização 6min
• 5. Terceira etapa – Realizando o pretraining 11min
• 6. As propriedades de um modelo BASE 9min

+ 8 aulas neste curso

• 1. Boas-vindas 1min
• 2. Asimov Academy: nossos princípios 2min
• 3. O que é uma linguagem de programação 2min
• 4. O que podemos e não podemos fazer com Python 2min
• 5. Como tirar suas dúvidas? 3min
• 6. Apresentação à lógica de programação 2min

+ 11 aulas neste curso

• 1. Como vamos aprender Python? 4min
• 2. Criando nosso primeiro script 11min
• 3. Números em Python 7min
• 4. Texto em Python 11min
• 5. Variáveis 10min
• 6. Pegando valores do usuário 6min

+ 41 aulas neste curso

• 1. O que você vai aprender 5min
• 2. O que é um terminal 6min
• 3. Quiz – Terminal
• 4. O terminal do Windows 8min
• 5. Instalando Python no Windows 9min
• 6. O terminal do Mac 5min

+ 19 aulas neste curso

• 1. Apresentação ao curso de Engenharia de Prompt 4min
• 2. Conceitos Gerais de LLMs 19min
• 3. Atualização importante: o Playground da OpenAI mudou
• 4. Os princípios de um bom prompt 10min
• 5. Criando prompts claros e específicos 10min
• 6. Elementos de um Prompt 6min

+ 14 aulas neste curso

• 1. O que o Agno tem de especial? 3min
• 2. Aviso de versão
• 3. O que são agentes de IA? 2min
• 4. Como um agente executa tarefas? 3min
• 5. Agno ou Langchain? 1min
• 6. Configurando o Agno 11min

+ 20 aulas neste curso

• 1. Introdução – Agente de Curadoria de Noticias 2min
• 2. Visão do projeto 12min
• 3. Monolito com prompt embutido 9min
• 4. Skills externas e separação prompt × código 13min
• 5. Pipeline multiagente sequencial 10min
• 6. Workflow declarativo 14min

• 1. Apresentação do projeto 3min
• 2. O Agente em ação 8min
• 3. Como construiremos este projeto 2min
• 4. Criando o Transcripter 17min
• 5. Criando o Agente 6min
• 6. O cérebro do modelo – desenvolvendo o prompt 21min

+ 1 aula neste projeto

• 1. Introdução 2min
• 2. Arquitetura do Projeto 5min
• 3. Versão Básica do FilmPro 21min
• 4. Pydantic com Agno – Saídas Estruturadas 22min
• 5. Ferramenta com Agno – API do OMDB 14min
• 6. Reorganizacão do Código 15min

+ 2 aulas neste projeto

• 1. Apresentação 2min
• 2. Como construiremos o nosso projeto 5min
• 3. Que modelos de IA serão utilizados 6min
• 4. Rodando o Moondreeam3 15min
• 5. Integrando com FalAI 10min
• 6. Desenvolvendo o Agente com Gemini 11min

+ 3 aulas neste projeto