IA Generativa para Iniciantes
Um currículo abrangente que explora os fundamentos da IA Generativa, Modelos de Linguagem de Grande Escala, engenharia de prompts e o desenvolvimento de aplicações com base em IA usando ferramentas como Azure OpenAI e a Power Platform.
Visão Geral do Curso
📚 Resumo do Conteúdo
Um currículo abrangente que explora os fundamentos da IA Generativa, Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), engenharia de prompts e o desenvolvimento de aplicações com base em IA usando ferramentas como Azure OpenAI e Power Platform.
Domine os fundamentos da IA Generativa e crie aplicações inteligentes do zero.
Agradecimentos: Microsoft, Azure e OpenAI.
🎯 Objetivos de Aprendizagem
- Explicar o funcionamento mecânico interno dos LLMs, incluindo tokenização, mecanismo de atenção e saída não determinística.
- Comparar diferentes categorias de LLMs (Modelos Fundamentais, código aberto versus proprietários e arquiteturas Encoder/Decoder) para selecionar a ferramenta adequada para um cenário empresarial.
- Avaliar estratégias para melhorar os resultados do modelo, especialmente escolhendo entre Engenharia de Prompts, Geração Incrementada por Recuperação (RAG) e Fine-tuning.
- Definir Engenharia de Prompts e explicar seu papel como a principal interface de programação para a IA Generativa.
- Diferenciar entre LLMs Base e LLMs Treinados com Instruções e como eles processam tokens.
- Criar prompts complexos usando instruções, conteúdo principal, pistas e modelos.
- Criar e configurar aplicações de geração de texto usando a biblioteca
openai, gerenciando variáveis de ambiente e ajustando a variedade da saída por meio da temperatura. - Diferenciar entre chatbots baseados em regras e aplicações de IA generativa contextualizadas, implementando os Seis Princípios da IA Responsável da Microsoft.
- Executar busca semântica convertendo texto em embeddings (vetores) e aplicando similaridade coseno para encontrar conteúdo relevante além da correspondência simples por palavras-chave.
- Criar e configurar aplicações de geração de imagens enquanto implementa "prompts meta" para definir limites de conteúdo e segurança.
Aulas 共 7 课时 · 预计 21.0h
Aulas
Lesson
This lesson explores the evolution of AI from rigid, rule-based systems to modern Large Language Models that utilize tokenization, attention mechanisms, and statistical probability to generate human-like text. Students will learn how these non-deterministic models function and how to evaluate strategies like prompting, fine-tuning, and RAG to optimize AI performance for specific business needs.
This lesson introduces prompt engineering as the essential interface for guiding generative AI, distinguishing between base models and instruction-tuned models. Students learn to construct effective prompts by mastering tokenization, parameter adjustment, and structural techniques like delimiting to improve model accuracy and reliability.
This lesson explores the transition from traditional, deterministic programming to flexible Generative AI applications by mastering API security, environment configuration, and output control via temperature settings. Students will also learn to implement semantic search using embeddings and apply Microsoft’s Six Principles of Responsible AI to build reliable, context-aware solutions.
This lesson explores how to build secure, integrated AI solutions using low-code platforms like Microsoft Power Platform and advanced techniques such as meta-prompting and function calling. Students learn to bridge the gap between generative models and external data while implementing safety guardrails and deterministic configurations for enterprise-grade applications.
This lesson explores how to build trustworthy Generative AI by balancing user experience pillars, such as explainability and instructional friction, with robust security measures against threats like data poisoning and prompt injection. It also introduces the LLMOps lifecycle, covering the essential stages of ideating, building, and operationalizing AI applications to ensure reliability and performance.
This lesson explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) overcomes LLM knowledge cutoffs and hallucinations by grounding model responses in real-time, external data. Students will learn the technical RAG workflow—including chunking, embeddings, and vector search—while evaluating open-source models and AI agent frameworks for practical implementation.
This lesson explores the optimization hierarchy for generative AI, emphasizing that developers should prioritize prompt engineering and Retrieval-Augmented Generation (RAG) before considering resource-intensive fine-tuning. It also introduces specialized architectures like Small Language Models (SLMs) and Mixture of Experts (MoE) to help balance model performance, inference speed, and deployment efficiency.