IA Aplicada é um curso de 20 horas voltado a pessoas e equipes que desejam ir além da compreensão inicial da Inteligência Artificial e aprender a aplicar ferramentas generativas em contextos reais de trabalho, estudo, criação, comunicação, automação e prototipagem.
O curso parte da base conceitual do IA Essencial, mas amplia a abordagem com mais prática, exercícios guiados, demonstrações, construção de fluxos de trabalho e elaboração de um projeto aplicado. A proposta é permitir que o participante compreenda os fundamentos da IA contemporânea, saiba diferenciar ecossistemas, assistentes, bases, RAGs e agentes, produza conteúdo generativo em múltiplos formatos e comece a desenhar soluções úteis com IA, mesmo sem formação técnica prévia.
Este módulo estabelece a base conceitual do curso. Ele define o que é Inteligência Artificial, situa historicamente a evolução do campo e apresenta os conceitos mais importantes para compreender o funcionamento dos sistemas atuais. Também introduz o modo como operam os modelos de linguagem e os principais limites envolvidos em seu uso, criando a base necessária para que o participante use ferramentas de IA com mais entendimento e menos ruído.
Esta aula apresenta os principais ambientes de uso da IA atual e diferencia alguns tipos de sistemas que muitas vezes aparecem misturados nas conversas do dia a dia. O foco é explicar com clareza o que são ecossistemas, assistentes, bases de conhecimento e agentes, mostrando onde cada um aparece e como essas estruturas são usadas por pessoas e organizações.
Esta aula apresenta a produção generativa de texto como um processo que pode ser estruturado, orientado e automatizado com apoio de assistentes, agentes e bases de conhecimento. O foco é mostrar como a IA pode apoiar a criação de artigos, roteiros, ensaios, contos, livros, materiais didáticos e documentos profissionais, sem abrir mão de direção humana, critérios de qualidade, revisão e ancoragem em referências.
Esta aula apresenta a produção audiovisual com apoio de IA, explorando recursos de áudio, locução, imagem, lipsync, vídeo e mídias alternativas. O foco é mostrar como prompts multimodais, referências visuais, ancoragens conceituais e processos iterativos permitem criar peças mais consistentes. A aula também discute os limites da linguagem na direção de sistemas visuais e sonoros, além das questões éticas envolvidas.
Esta aula apresenta a Engenharia de Contexto como evolução natural da Engenharia de Prompt. Em vez de depender apenas de comandos em prosa, o participante aprende a organizar informações, tópicos, critérios, exemplos, documentos e camadas de contexto para obter respostas mais precisas. O foco é mostrar como a topicalização, a estruturação semântica e a gestão de informação reduzem flutuações e tornam agentes mais consistentes.
Esta aula apresenta a Engenharia de Intenção como prática de transformar objetivos humanos em instruções, métodos e esquemas operacionais claros para sistemas de IA. O foco é mostrar como intenções vagas podem ser convertidas em tarefas precisas, com critérios, restrições e procedimentos. A aula também introduz os agentes de precisão, projetados para reduzir respostas soltas, limitar flutuações e operar com maior controle metodológico.
Esta aula apresenta o uso de IA em fluxos de trabalho, mostrando como combinar ferramentas, assistentes, agentes e procedimentos em processos coerentes. O foco é sair do uso isolado de uma ferramenta e compreender como diferentes etapas podem ser encadeadas para pesquisa, escrita, produção audiovisual, análise, revisão e entrega. O participante aprende a desenhar fluxos simples e aplicáveis a problemas reais.
Esta aula apresenta automações generativas como forma de conectar IA a processos recorrentes de trabalho. O participante conhece ferramentas como MindStudio, Zapier, FlowWise e n8n, compreendendo como gatilhos, ações, condições, APIs, endpoints e integrações podem estruturar fluxos automatizados. O foco é mostrar como raciocinar em fluxo, projetar automações úteis e evitar erros em escala por falta de revisão humana.
Esta aula apresenta o uso da IA para programar, prototipar e tecer sistemas digitais. O vibe coding é abordado como programação generativa assistida, enquanto o vibe weaving amplia a perspectiva para a composição de sistemas, bibliotecas, APIs, fluxos, interfaces e agentes personalizados. O foco é mostrar como pessoas não técnicas podem participar do desenvolvimento de soluções, sem perder a noção de arquitetura, revisão e responsabilidade.
Esta aula apresenta a Engenharia de Agentes e os Loops como etapa mais avançada da IA Aplicada. O foco é mostrar como agentes podem ser projetados com papéis, ferramentas, instruções, memória, métodos e critérios de supervisão, e como loops permitem criar ciclos de execução, verificação, revisão e continuidade. A aula encerra o curso conectando automações, agentes e laços recorrentes em sistemas cognitivos simples.
Carga horária total da Formação Completa: 20 horas.
Formação organizada em 5 módulos, somando 10 aulas de 2 horas de duração.
