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Conteúdo do curso
Aula 1 – O que é RAG e RAG Agentic?
Definição de RAG: uso de LLMs com recuperação de informações externas Como o RAG Agentic adiciona raciocínio, verificação e controle de fluxo 📌 Referência: [00:02–00:59]
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Aula 2 – Entendendo o Funcionamento do RAG Agentic
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Aula 3 – Memória de Longo Prazo e Verificação
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Aula 4 – Exemplo Prático com Azure e Kernel Semântico
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Aula 5 – Consultas Simples vs. Complexas
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Aula 6 – Aplicações Reais e Conclusão
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Por que a IA responsável é importante (Microsoft) 📚 Conteúdo do Módulo
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Aula 1 – Por que a IA Responsável é Essencial
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Aula 2 – Potenciais Danos da IA Generativa
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Aula 3 – Como Usar IA Generativa com Responsabilidade
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Aula 4 – As Quatro Camadas de Mitigação
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Aula 5 – Colocando a IA Responsável em Prática
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Módulo 3: Construindo Agentes de IA: Introdução ao Design Multiagente
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Aula 1 – O que são agentes de IA e o que é um sistema multiagente?
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Aula 2 – Padrões de Design Multiagente
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Aula 3 – Padrão 1: Chat em Grupo
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Aula 4 – Padrão 2: Handoff
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Aula 5 – Padrão 3: Filtragem Colaborativa
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Aula 6 – Exemplo Prático: Produção e Revisão de Conteúdo
Metacognição em Agentes de IA: Aprendizado Contínuo e Personalização
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Aula 1 – O que é Metacognição?
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Aula 2 – Exemplo Prático: Agente de Reserva com Metacognição
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Aula 3 – Implementação com Objeto de Preferências
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Aula 4 – Contexto e Memória em Conversas Contínuas
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Aula 5 – Benefícios da Metacognição na Experiência do Usuário
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Série de Módulos – Microsoft
Visão geral
Arquivos
Sobre a Aula
Visão geral dos padrões conforme o objetivo do sistema
📌 Referência: [00:49]
Arquivos
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