Inteligência artificial

Domine a IA que transforma as profissões.

A inteligência artificial redefine as práticas profissionais em todos os setores. Os Learning Workspaces da Mandragore Academy permitem compreender, praticar e dominar as principais ferramentas de IA por meio de trilhas pedagógicas enriquecidas com acompanhamento conversacional inteligente, desenvolvidas para transformar conhecimentos em competências operacionais.

Prepare-se para o trabalho de hoje e de amanhã.

Escolha o seu trilha e desenvolva competências imediatamente aplicáveis na sua atividade profissional.

Capacitação independente — sem afiliação ou certificação pelos fornecedores das soluções apresentadas.

Conheça as trilhas de inteligência artificial

Seu Learning Workspace pessoal é criado automaticamente na primeira compra.

Escolha sua ferramenta

ChatGPT

Dominar o ChatGPT

165 trilhas disponíveis Ver os cursos

Claude AI

Dominar o Claude AI

46 trilhas disponíveis Ver os cursos

Aprendizagem de Máquina

15 trilhas disponíveis Ver os cursos

AI Agents e Agentic Systems

Dominar os agentes de IA

15 trilhas disponíveis Ver os cursos

Visão geral do catálogo

01 Descoberta

Conhecer o ChatGPT

IA generativa, modelos GPT, interface, limitações, boas práticas.

O que é o ChatGPT? Inteligência artificial generativa e modelos GPT Os diferentes modelos e suas usos Compreender a interface do ChatGPT +4

02 Descoberta

Faça as suas solicitações de forma adequada

Objectivo, contexto, papel, restrições, formato, iterações.

Definir um objetivo claro O contexto certo Atribuir um papel ao ChatGPT Adicionar restrições e critérios +4

03 Padrão

Engenharia de prompts

Zero-shot, tarefas complexas, prompts com várias etapas, biblioteca de prompts.

Zero-shot, One-shot e Few-shot Desmontar uma tarefa complexa Projetar prompts com várias etapas Gerar várias soluções +4

01 Descoberta

Conhecer o Claude

Anthropic, Constitutional AI, Haiku/Sonnet/Opus, diferenças em relação ao ChatGPT.

O que é o Claude? Os modelos Haiku, Sonnet, Opus Claude vs ChatGPT Constitutional AI +4

02 Descoberta

Escrever um bom prompt para o Claude

Função, objetivo, contexto, formato, exemplos, tags XML — Especificidade Claude.

Papel e personalidade Objetivo claro Contexto e antecedentes Constrangimentos e formato +3

03 Padrão

Prompt Engineering Claude

Zero/Few Shot, Chain of Thought, Extended Thinking, Constitutional prompting.

Zero Shot / One Shot / Few Shot Chain of Thought Tree of Thought Extended Thinking — raciocínio visível +3

01 Nível 1

Compreender o Machine Learning e definir um problema

Transformar uma necessidade de negócio em um problema mensurável de Machine Learning e decidir se o ML é realmente pertinente

Compreender o que o Machine Learning realmente traz Distinguir entre aprendizagem supervisada e não-supervisionada Identificar classificação, regressão e outras famílias de problemas Definir características, alvo, observações e previsões +4

02 Nível 1

Preparar e explorar dados para o Machine Learning

Construir um conjunto de dados operacional sem introduzir vieses, fugas de dados ou inconsistências

Explorar distribuições, tipos e qualidade de dados Tratar valores ausentes e valores atípicos Preparar variáveis numéricas e categóricas Codificar as categorias sem introduzir informações futuras +4

03 Nível 1

Construir um primeiro pipeline de ML replicável

Encadear pré-processamento, treinamento, previsão e avaliação em um fluxo de trabalho reprodutível

Instalar um ambiente ML reprodutível Construir uma base com scikit-learn Criar as transformações de pré-tratamento Montar pré-processamento e modelo com Pipeline +4

01 Nível 1

Compreender os agentes de IA e enquadrar um caso de uso

Distinguir assistente, workflow e agente e decidir se a autonomia dos agentes traz realmente valor

Compreender o que distingue assistente, workflow e agente Identificar o objetivo, o ambiente, as ferramentas e o estado Compreender o ciclo de percepção, decisão, ação e observação Definir o nível de autonomia aceitável +4

02 Nível 1

Projetar as instruções e o comportamento de um agente

Definir um comportamento de agente previsível, testável e limitado por regras explícitas

Definir o papel, o objetivo e a responsabilidade do agente Estruturar restrições e regras permanentes Separar instruções, contexto e dados do usuário Definir saídas estruturadas e esquemas esperados +4

03 Nível 1

Fornecer ferramentas e ações estruturadas a um agente

Permitir que um agente atue sobre sistemas externos com ferramentas tipadas, validadas e controladas

Compreender o ciclo de chamadas de ferramentas Transformar uma função em uma ferramenta tipográfica Definir parâmetros, descrições e esquemas confiáveis Conectar uma API externa como ferramenta +4

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