Fundamentos da Engenharia de IA
Construa a base necessária para entender como sistemas com IA funcionam: modelos, tokens, prompts, tools, MCPs, skills, agentes, harness e segurança.
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Por que este curso existe
Muita gente entra em IA pelo uso direto de ChatGPT, Claude, Cursor, Codex, automações e agentes. Esse caminho é natural, porque as ferramentas dão resultado rápido. O problema aparece quando tudo começa a parecer uma coleção de nomes: modelo, token, prompt, contexto, tool, MCP, skill, agente, memória, harness, segurança.
Fundamentos da Engenharia de IA existe para organizar essa base. O curso mostra o papel de cada uma dessas peças dentro de um sistema com IA, como elas se conectam e quais decisões mudam o comportamento do que você está construindo ou avaliando.
Com essa base, você vai estar mais preparado para escolher ferramentas, acompanhar cursos mais avançados, participar de conversas técnicas e fazer perguntas melhores. A ideia não é decorar termos, nem transformar tudo em programação, mas entender a estrutura por trás das decisões.
O que você vai aprender
- 01
Enxergar a arquitetura por trás de uma aplicação com IA, em vez de pensar apenas na interface da ferramenta.
- 02
Entender onde uma solução precisa de prompt, contexto, ferramenta, memória, automação ou agente.
- 03
Escolher o formato certo para cada tipo de trabalho: assistente, workflow, agente, IDE, CLI, super app ou modelo local.
- 04
Avaliar uma solução com IA olhando para comportamento, segurança, acesso a dados, uso de ferramentas e falhas possíveis.
- 05
Avançar para outros cursos da formação com uma base comum de vocabulário, arquitetura e avaliação.
Pra quem é este curso
- Para quem já usa ChatGPT, Claude, Cursor, Codex ou automações, mas quer entender melhor como essas peças se encaixam.
- Para desenvolvedores que querem entrar em Engenharia de IA sem começar direto por frameworks, agentes ou ferramentas da moda.
- Para quem acompanha discussões sobre agentes, MCPs, skills, modelos locais e automação, mas ainda sente falta de um mapa claro do assunto.
- Para empreendedores, líderes, consultores e profissionais de outras áreas que querem avaliar projetos com IA e conversar melhor com times técnicos.
- Para quem quer seguir outros cursos da formação com uma base comum antes de se aprofundar em Claude Code, Codex, harness, agentes ou automações.
O que o curso vai cobrir
- 01
Modelos, tokens, contexto, prompts e reasoning.
- 02
Como uma aplicação conversa com um modelo e transforma resposta em comportamento de produto.
- 03
Tools, function calling, MCPs, skills, plugins e integrações.
- 04
Assistentes, automações, agentes, subagentes e workflows.
- 05
Diferenças práticas entre IDEs, CLIs, super apps, assistentes pessoais e modelos locais.
- 06
Harness, permissões, credenciais, prompt injection e outros pontos de segurança.
- 07
Como avaliar quando uma solução com IA está funcionando bem, falhando ou apenas parecendo inteligente.
Perguntas frequentes
Preciso saber programar para fazer este curso?
Não é um curso de programação, mas ele não foge de conceitos técnicos. Quando código ou arquitetura aparecerem, a função é explicar como sistemas com IA são desenhados e avaliados. Quem programa vai reconhecer melhor as decisões; quem não programa vai ganhar base para conversar melhor com quem constrói.
Isso é só uma introdução ao ChatGPT?
Não. ChatGPT pode aparecer como uma das interfaces, mas o curso não gira em torno de uma ferramenta específica. A ideia é entender a estrutura por trás dos sistemas com IA: modelos, contexto, prompts, ferramentas, agentes, automações, segurança e avaliação.
Esse curso é básico demais para quem já programa?
Depende do seu contato com IA. Se você já construiu aplicações com modelos, tools, agentes, permissões e avaliação, talvez algumas partes sejam familiares. Mas, se o seu conhecimento veio de vídeos, testes com ferramentas ou uso pontual no trabalho, este curso organiza a base antes dos cursos mais avançados.
Qual é a relação deste curso com os outros cursos da formação?
Este é o curso de fundamentos. Ele ajuda a construir a linguagem comum para avançar depois em temas mais específicos, como Claude Code, Codex, harness engineering, agentes, automações e workflows. Não precisa ser o primeiro curso de todo mundo, mas é a melhor base para quem quer entender o conjunto.
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