Agentes de IA : A Revolução da Inteligência Artificial.
EAD 100% ao vivo

Carga Horária

28 horas

Próxima Turma

10.06.2025

HORÁRIO

3ª e 5ª - 19h às 23h

Agentes de Inteligência Artificial (IA) estão transformando a forma como as empresas operam. Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, eles liberam tempo para que os profissionais possam se concentrar em atividades mais estratégicas e criativas. Além disso, esses agentes são capazes de oferecer experiências altamente personalizadas, adaptando-se às preferências e necessidades individuais dos usuários.

Com o apoio da IA, as organizações ganham em eficiência operacional, reduzem custos e aumentam significativamente sua produtividade. Investir na criação de agentes inteligentes é uma forma de se manter na vanguarda da tecnologia, impulsionando a inovação e garantindo vantagem competitiva no mercado.

Este curso é ideal para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos e desenvolver habilidades práticas na criação de agentes de IA, dominando uma das áreas mais promissoras da atualidade.

Conheça os detalhes de Agentes de IA : A Revolução da Inteligência Artificial

Metodologia
  • Aulas práticas;
  • Monitor em todas as aulas;
  • Aulas interativas;
  • As aulas ficam gravadas na Biblioteca Digital;
  • Recursos tecnológicos para facilitar o aprendizado.
Investimento integral
  • À vista: R$ 5.000,00 
  • Parcelas consecutivas:
    7x R$ 714,29 no cartão de crédito.
Investimento para Parceiros
  • À vista: R$ 3.500,00
  • Parcelas consecutivas:
    7x R$ 500,00 no cartão de crédito

Estabeleça uma parceria com o Labdata de forma rápida, simples e gratuita por meio do número (11) 98193-2288.

Matriz Curricular do curso.

Introdução a Agentes de IA
  • Visão geral de agentes de IA e seu papel na automação
  • Diferenças entre sistemas de agente único e sistemas multi-agente
  • Aplicações em diversos setores (saúde, varejo, etc.)
  • Conceito de RAG (Retrieval-Augmented Generation): como agentes podem buscar dados externos e combiná-los com modelos de linguagem (LLMs) para respostas no escopo do conhecimento esperado
  • Memória de contexto (context memory) e estado (state): porque é fundamental para agentes reterem informações de interações anteriores
  • Uso de ferramenta: o papel do componente “tools” e o potencial de extensão de funcionalidades e integração com aplicações
  • Apresentação de ferramentas de criação de agentes de IA: LangChain, LangFlow, LlamaIndex, CrewAI e FlowiseAI (NoCode)
  • IA Agêntica e Eficiência Empresarial
  • Casos de uso e aplicações potenciais
  • Impacto em várias indústrias
  • Desafios e Oportunidades para Liderança
  • Adaptação à tomada de decisões impulsionada por IA
  • Considerações sobre gestão de mudanças
  • Implementação de IA Agêntica nas Organizações
  • Passos para uma integração bem-sucedida
  • Superação de obstáculos comuns

Fundamentos da IA Agêntica

  • Definição e importância da IA Agêntica
  • O que é IA Agêntica e por que precisamos dela
  • Agentes e Agentes Autônomos: Conceitos-chave

Tipos de Agentes de IA

  • Visão geral dos diferentes tipos de agentes de IA
  • Comparação com sistemas tradicionais de IA

O Ecossistema da IA Agêntica

  • Componentes e tecnologias principais
  • Estado atual do campo e projeções futuras
  • Arquitetura e componentes principais de um agente de IA (percepção, raciocínio, ação)
  • Desafios de projeto: tomada de decisão, aprendizado, tratamento de inconsistências no estado do agente
  • Memória de contexto: como criar um histórico de conversas e informações que o agente utiliza para inferências futuras
  • RAG aplicado em diferentes domínios (p.e., agentes de atendimento ao cliente que buscam informações em bases de conhecimento)
  • Visão geral de sistemas multiagente (MAS) e suas principais aplicações
  • Estudos de caso de agentes de IA bem-sucedidos em automação corporativa

Arquitetura de Agentes

  • Perfilamento, memória e planejamento de ações
  • Protocolos de comunicação entre agentes

Frameworks e Ferramentas

  • Visão geral dos frameworks de agentes populares
  • Experiência prática com um framework selecionado

Datasets e Benchmarks

  • Compreendendo a importância de dados de qualidade
  • Revisão de benchmarks padrão no campo
  • Adaptação de agentes de IA para Azure, AWS e OpenAI
  • Estratégias de implantação entre diferentes plataformas de nuvem
  • Integração de agentes com serviços de nuvem
  • Manutenção de estado e contexto em cenários de autoscaling
  • Melhores práticas para implantação de agentes de IA no Azure, AWS e OpenAI
  • Gerenciamento de recursos e dimensionamento (scaling) de agentes de IA em diferentes plataformas de nuvem
  • Considerações de segurança ao executar agentes de IA em ambientes distribuídos

Aprendizado por Reforço e Q-Learning

  • Fundamentos de Reinforcement Learning no contexto de agentes10
  • Aplicações práticas e estudos de caso

Técnicas de Avaliação

  • Métodos de avaliação subjetiva
  • Critérios e métricas de avaliação objetiva

Engenharia de Prompts Agênticos

  • Criação de prompts eficazes para agentes de IA
  • Melhores práticas e armadilhas comuns
  • Técnicas de aprendizado de máquina para melhorar o desempenho de agentes (supervisionado, aprendizado por reforço, etc.) 
  • Refinamento do uso de memória de contexto, visando melhor capacidade de retenção de estado ao longo de múltiplas interações
  • Considerações éticas (justiça, viés e tomada de decisões sensíveis)

• Ética

  • Ética em IA: Riscos empresariais e considerações ecológicas
  • Preocupações com privacidade e segurança de dados

Desafios na IA Agêntica

  • Lidando com alucinações e vieses
  • Considerações de custo para aplicações de IA Agêntica

Futuro da IA Agêntica

  • Tendências emergentes e potenciais avanços
  • Aplicações especulativas em vários campos

Estudos de Caso e Aplicações Práticas

  • Saúde
  • Aplicações de crescimento empresarial
  • Engenharia 
  • Manufatura
  • Tecnologia
  •  Previsões sobre avanços em agentes de IA (computação quântica, edge AI, etc.)
  • Integração com frameworks modernos para pipelines híbridos de aprendizado de máquina e agentes
  • Evoluções em RAG, memória de contexto, ferramentas e gerenciamento de estado em cenários de alto desempenho

Selos e Premiações.

Quero me especializar.

O que dizem nossos alunos e professores.

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públicas e privadas

DIRETORIA

Prof.ª Dr.ª Alessandra de Ávila Montini

Diretora do Labdata FIA, apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e Inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics.


Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP.


Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP,
e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios
de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado
e de doutorado na FEA-USP.


Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.

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Tire suas dúvidas.

O que são cursos de extensão?

Cursos de extensão são programas de curta duração oferecidos para complementar a formação acadêmica e profissional.

Qualquer pessoa interessada que busca aprimorar suas habilidades e conhecimentos pode se inscrever.

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As inscrições podem ser feitas entrando em contato com o nosso time de relacionamento.

A duração dos cursos de extensão pode variar de algumas semanas a meses, dependendo do conteúdo e da carga horária.

Sim, os cursos de extensão são reconhecidos pelo mercado e agregam valor ao currículo profissional.

Os cursos são oferecidos na modalidade EaD 100% ao vivo.

São realizados no horário noturno, das 19h às 23h.

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