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Curso

OCI Generative AI e Python:

construa agentes inteligentes com IA generativa

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

459

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Crie agentes inteligentes que interagem com modelos de linguagem usando a Oracle Generative AI
  • Realize requisições para endpoints de IA generativa por meio da API da OCI com Python
  • Explore o Playground da OCI ajustando parâmetros como temperatura, top-k, top-p e max tokens
  • Aplique técnicas de prompt engineering para gerar respostas mais relevantes e eficientes
  • Construa interfaces web interativas para assistentes virtuais utilizando Streamlit
  • Integre APIs externas ao assistente para fornecer respostas com dados atualizados em tempo real
  • Monitore o desempenho de endpoints e clusters dedicados usando as ferramentas da OCI
  • Decida estrategicamente quando utilizar modelos personalizados para contextos específicos
  • Utilize a biblioteca LangChain para criar fluxos de interação e agentes com tomada de decisão

Público alvo_

Pessoas desenvolvedoras que desejam aplicar modelos de inteligência artificial em seu cotidiano de desenvolvimento.

Lucas Ribeiro Mata

linkedin

Professor universitário, Instrutor e Engenheiro de Pesquisa e Desenvolvimento. Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Escola Politécnica da UFRJ e Mestrado em Engenharia Elétrica com foco em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da USP/University of Twente.

Curso atualizado em 27/06/2025

Ementa

  1. Navegando no Oracle Generative AI

    • Explorando o playground
    • Configurando e explorando parâmetros
    • Custos e refinamento de prompts
  2. Interagindo com modelos via API

    • Criando clusters e endpoints
    • Configurando acesso via API
    • Enviando requisições
  3. Construindo uma ferramenta inteligente

    • Criando agentes inteligentes
    • Armazenando histórico e criando interface
    • Aprimorando a usabilidade
  4. Explorando o uso de Langchain

    • Otimizando memória
    • Analisando o uso de Langchain
    • Integração com APIs externas
  5. Monitoramento e customização

    • Avaliando métricas de desempenho
    • Usando modelos personalizados

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Inteligência Artificial

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