Formação Completa em Inteligência Artificial 2026 - Formação Completa e Prática, Com Certificado Digital e Acesso Vitalício
Para profissionais e estudantes que querem compreender a IA além do uso de ferramentas prontas. Se seu conhecimento de IA termina quando você fecha o ChatGPT, talvez esteja faltando a parte mais importante.
Aprenda, na ordem certa, o que existe por trás das ferramentas e avance dos fundamentos às tecnologias atuais para compreender, projetar e implementar soluções reais usando Inteligência Artificial.
101 aulas atuais - 20:39 horas de videoaulas + Projetos práticos + Materiais para estudo + Atualizações frequentes + Acesso vitalício + Suporte direto com o autor + Certificado de 200 horas
Esse curso Está Completo e Atualizado para 2026.
PARA QUEM É INDICADA ESTA FORMAÇÃO:
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Para quem trabalha com Tecnologia da Informação e percebe que Inteligência Artificial deixou de ser apenas um assunto interessante e passou a fazer parte do repertório exigido em cada vez mais projetos e oportunidades profissionais.
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Para programadores que querem ir além do simples uso de ChatGPT e outras ferramentas prontas e desejam entender como a Inteligência Artificial realmente funciona por trás das interfaces.
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Para quem deseja aprender Machine Learning, Deep Learning, Redes Neurais, NLP, Transformers, LLMs, RAG e outras tecnologias que formam a base da IA moderna.
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Para profissionais que querem melhorar o currículo, acrescentando conhecimentos técnicos de Inteligência Artificial ao que já sabem sobre programação e TI.
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Para quem deseja migrar gradualmente para áreas relacionadas à IA e precisa de uma sequência lógica de estudos para não ficar perdido entre dezenas de ferramentas, conceitos e tecnologias.
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Para estudantes de TI que querem construir uma formação mais alinhada ao mercado atual e compreender assuntos que aparecem cada vez mais em vagas, projetos e discussões técnicas.
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Para quem já utiliza Inteligência Artificial no dia a dia, mas percebe que saber conversar com uma IA é muito diferente de entender como projetar soluções utilizando IA.
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Para quem deseja compreender como sistemas aprendem com dados, como modelos são treinados, avaliados e utilizados na solução de problemas.
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Para quem quer aprender Machine Learning na prática, incluindo classificação, regressão, validação, pipelines e algoritmos utilizados em diferentes tipos de problemas.
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Para quem deseja entender Redes Neurais de verdade, estudando neurônios artificiais, camadas escondidas, gradiente, backpropagation, ativações e treinamento de modelos.
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Para quem quer avançar para Deep Learning, CNNs, RNNs, transfer learning, Keras e outras tecnologias fundamentais em sistemas inteligentes.
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Para quem deseja compreender como a Inteligência Artificial trabalha com textos e linguagem através de NLP, TF-IDF, embeddings, atenção e Transformers.
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Para quem quer entender o que existe por trás dos grandes modelos de linguagem e estudar LLMs, tokens, context window, APIs, SDKs, prompt engineering, function calling, fine-tuning, alucinação e evals.
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Para quem deseja aprender RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais, chunking e retrieval e compreender como modelos podem trabalhar com bases próprias de conhecimento.
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Para quem quer desenvolver uma visão técnica que permita olhar para um problema dentro de uma empresa e começar a pensar: como a Inteligência Artificial poderia ser aplicada aqui?
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Para quem quer parar de estudar assuntos de IA isoladamente e começar a entender como dados, modelos, Redes Neurais, linguagem, LLMs e aplicações modernas se conectam.
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Para profissionais que já possuem conhecimentos de Python e querem utilizar essa base para avançar em Inteligência Artificial.
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Para quem sente que a base de Python precisa de reforço e quer receber, junto com a formação, dois cursos completos de Python para estudar e consultar via download.
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Para quem deseja uma formação que continuará recebendo novos conteúdos, incluindo módulos sobre Agentes de IA, IA local e outras tecnologias relevantes.
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Para quem quer construir uma base técnica mais ampla para se posicionar melhor diante de um mercado de TI no qual Inteligência Artificial está se tornando cada vez mais presente.
VISÃO GERAL DA FORMAÇÃO COMPLETA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:
A Formação Completa em Inteligência Artificial, Prática e Atualizada 2026 foi criada para quem já percebeu que utilizar ferramentas de IA é apenas uma pequena parte de um universo muito maior.
Hoje, qualquer pessoa pode abrir uma ferramenta de Inteligência Artificial, escrever uma pergunta e receber uma resposta.
Mas existe uma diferença enorme entre usar uma IA pronta e compreender o suficiente para projetar, programar, integrar e implementar soluções utilizando Inteligência Artificial.
É exatamente essa segunda camada que esta formação procura desenvolver.
O curso foi estruturado para levar o aluno por uma sequência progressiva de conhecimentos, passando pelos fundamentos de Machine Learning, preparação e manipulação de dados, algoritmos, Deep Learning, Redes Neurais, Processamento de Linguagem Natural, Transformers, LLMs e RAG. A formação atual possui 11 seções, 101 aulas e 20h39 de conteúdo em vídeo (e com atualizações e novas aulas sendo adicionadas, frequentemente).
O grande diferencial está na ordem em que esses conhecimentos são apresentados.
O aluno não recebe simplesmente uma coleção de aulas sobre assuntos que estão em alta.
Ele começa construindo a base necessária para entender como sistemas aprendem com dados e avança progressivamente até tecnologias utilizadas nas aplicações modernas de Inteligência Artificial.
A formação trabalha desde conceitos fundamentais de Machine Learning até classificação, regressão, validação, pipelines e algoritmos como KNN, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Random Forest, K-Means, DBSCAN, Apriori e FP-Growth.
Depois, o aluno entra em Deep Learning e Redes Neurais, estudando neurônios artificiais, camadas escondidas, gradiente, backpropagation, ativações, Keras, tensores, CNNs, transfer learning e RNNs.
A formação avança então para NLP, embeddings, atenção, Transformers e análise de sentimento, preparando o caminho para compreender tecnologias que deram origem a uma grande parte das aplicações modernas de IA Generativa.
Em seguida entram os LLMs, com assuntos como tokens, context window, APIs, SDKs, prompt engineering, structured output, function calling, fine-tuning, alucinação e evals.
O aluno também começa a trabalhar com RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais, chunking e retrieval.
E a formação não foi concebida para permanecer congelada.
Novos conteúdos serão incorporados ao treinamento, incluindo módulos detalhados sobre Agentes de Inteligência Artificial, IA local e outras tecnologias que façam sentido conforme a área evolui.
A própria proposta do curso é ir além da teoria e trabalhar com desenvolvimento e construção de soluções para problemas reais.
O aluno também terá acesso a projetos, códigos, notebooks, datasets, exercícios e materiais utilizados nos estudos.
Isso é importante porque Inteligência Artificial não é uma área que se aprende apenas assistindo.
É preciso testar.
Programar.
Comparar resultados.
Treinar modelos.
Errar.
Corrigir.
Alterar parâmetros.
Experimentar novas abordagens.
E entender por que determinada solução funciona em uma situação e não funciona em outra.
O objetivo final não é fazer o aluno decorar uma lista de siglas.
É ajudá-lo a desenvolver a compreensão necessária para olhar para um problema e começar a pensar tecnicamente: Como eu poderia resolver isso utilizando Inteligência Artificial?
ENTENDA A ESTRUTURA DO CURSO E O QUE VOCÊ VAI APRENDER:
Inteligência Artificial: A formação apresenta a IA como uma área muito maior do que ferramentas de conversação ou geração de conteúdo. O aluno começa a compreender como diferentes técnicas permitem que sistemas trabalhem com dados, encontrem padrões, realizem previsões, classifiquem informações, processem linguagem e participem da automação de tarefas e processos.
Machine Learning: A formação começa construindo os fundamentos de Machine Learning. O aluno estuda o que é aprendizado de máquina, aplicações no mundo real, tipos de aprendizado, vocabulário, fluxo de projetos, overfitting, underfitting, agrupamentos e regras de associação. Essa base é importante porque ajuda a compreender boa parte das tecnologias que surgem nas etapas seguintes.
Python aplicado à Inteligência Artificial: Python aparece ao longo da formação como linguagem utilizada nos estudos e aplicações. O conteúdo trabalha ambiente de desenvolvimento, scripts, variáveis, estruturas de decisão, loops, listas, matrizes, dicionários, funções, arquivos, tratamento de erros, strings, tuplas, classes e outros elementos necessários para avançar.
Google Colab e JupyterLab: Você aprende a preparar ambientes locais e online para executar códigos, notebooks e experimentos. Esses ambientes permitem testar algoritmos, trabalhar com dados e desenvolver projetos sem depender apenas de explicações teóricas.
NumPy: É apresentada uma das bibliotecas mais importantes para computação numérica com Python. O aluno trabalha com arrays, indexing, slicing, broadcasting, operações matemáticas vetorizadas, álgebra linear, reshaping e manipulação de shapes. Esses conceitos formam uma base importante para trabalhar com dados e modelos.
Pandas: Você aprende a trabalhar com Series, Index e DataFrames, além de selecionar, filtrar, transformar, limpar, ordenar e preparar dados. Também são trabalhados valores faltantes, duplicatas, tipos de dados inválidos e mini projetos de consolidação e limpeza.
Preparação de dados: Antes de treinar modelos, é preciso trabalhar os dados. O curso mostra seleção, filtragem, limpeza, conversões, tratamento de informações inválidas e outras etapas que ajudam a compreender uma realidade básica da IA: um modelo depende diretamente da qualidade dos dados utilizados.
Classificação: O aluno desenvolve sua primeira classificação prática e começa a compreender como modelos podem aprender a separar dados em diferentes categorias.
Matriz de confusão: A formação mostra como avaliar resultados de classificação e entender que simplesmente obter uma resposta de um modelo não significa que ele esteja produzindo bons resultados.
Regressão: O aluno também aprende conceitos de regressão e formas de avaliar a performance de modelos utilizados para prever valores numéricos.
Treino e teste: A formação mostra a importância de separar dados para treinamento e avaliação, evitando conclusões equivocadas sobre o desempenho de um modelo.
Validação cruzada: O aluno aprende técnicas utilizadas para avaliar modelos de maneira mais consistente e reduzir o risco de confiar excessivamente em um único conjunto de dados.
Grid Search: O curso trabalha a busca por melhores combinações de parâmetros, ajudando o aluno a compreender que construir um modelo também envolve testar e comparar configurações.
Pipelines de Machine Learning: O aluno aprende a organizar diferentes etapas de processamento e modelagem em uma sequência reproduzível, conceito importante para projetos que precisam ir além de experimentos isolados.
KNN: O algoritmo dos vizinhos mais próximos ajuda o aluno a compreender uma abordagem de aprendizado baseada na proximidade entre observações.
Naive Bayes: O aluno trabalha classificação baseada em probabilidade e aprende outra forma de resolver problemas de Machine Learning.
Árvores de Decisão: A formação entra em algoritmos capazes de criar estruturas de decisão baseadas nas características disponíveis nos dados.
Random Forest: O aluno avança para técnicas de ensemble, combinando múltiplas árvores para criar modelos mais consistentes.
Regressão Linear: O curso trabalha um dos modelos fundamentais utilizados para compreender relações e prever valores.
Regressão Logística: O aluno também estuda uma das técnicas clássicas utilizadas em problemas de classificação.
K-Means: A formação apresenta técnicas de agrupamento para situações nas quais queremos encontrar padrões e grupos dentro dos dados sem possuir previamente uma classificação pronta.
DBSCAN e agrupamento hierárquico: O aluno conhece outras estratégias de clustering e amplia sua capacidade de escolher abordagens conforme o tipo de problema.
Apriori e FP-Growth: O curso trabalha regras de associação, permitindo compreender técnicas utilizadas para descobrir relações entre itens e padrões presentes nos dados.
Deep Learning: Depois dos fundamentos de Machine Learning, o aluno avança para modelos capazes de trabalhar com estruturas mais complexas, preparando a entrada no universo das Redes Neurais modernas.
Redes Neurais: O aluno aprende o conceito de neurônio artificial, camadas escondidas, ativações e como informações percorrem uma rede.
Backpropagation: A formação explica a lógica por trás do processo utilizado para ajustar os pesos das Redes Neurais durante o treinamento.
Keras: O aluno cria sua primeira Rede Neural utilizando Keras e passa do entendimento conceitual para uma aplicação prática.
Tensores: A formação apresenta a estrutura de dados amplamente utilizada em Deep Learning e ajuda o aluno a compreender como os dados são organizados dentro dessas arquiteturas.
Learning rate, batch e épocas: O aluno estuda parâmetros importantes do processo de treinamento e começa a entender como diferentes configurações podem alterar o comportamento de uma rede.
Overfitting em Redes Neurais: O curso mostra como uma rede pode aprender demais os dados de treinamento e perder capacidade de generalização, problema central no desenvolvimento de modelos.
CNNs: O aluno conhece Redes Neurais Convolucionais e compreende uma das arquiteturas importantes do Deep Learning.
Transfer Learning: A formação apresenta a possibilidade de utilizar conhecimento aprendido anteriormente por outros modelos como ponto de partida para novas aplicações.
RNNs: O aluno estuda Redes Neurais Recorrentes e sua relação com dados sequenciais.
NLP, Processamento de Linguagem Natural: A formação avança para técnicas que permitem trabalhar com textos e linguagem humana.
Preparação de textos: O aluno aprende que textos precisam passar por diferentes etapas de preparação antes de serem utilizados por muitos algoritmos.
TF-IDF: O curso apresenta uma forma tradicional de representar a relevância de palavras em documentos e, principalmente, mostra suas limitações.
Embeddings: O aluno começa a trabalhar com representações vetoriais capazes de capturar relações entre palavras, frases e conteúdos.
Embeddings de frases: A formação avança da representação de palavras isoladas para formas de representar significados em unidades maiores de texto.
Atenção: O aluno começa a compreender um dos conceitos que alteraram profundamente o desenvolvimento de modelos capazes de trabalhar com contexto.
Transformers: A formação explica a arquitetura que está por trás de uma grande parte dos modelos modernos de linguagem.
Projeto de análise de sentimento: O aluno trabalha uma aplicação prática de NLP, conectando conceitos estudados anteriormente a um problema concreto.
LLMs: O curso avança para os Grandes Modelos de Linguagem e explica conceitos que permitem entender melhor tecnologias atualmente utilizadas em diversas aplicações de Inteligência Artificial.
Tokens: O aluno aprende como textos são divididos e representados para processamento pelos modelos.
Context Window: A formação mostra como o tamanho do contexto interfere na quantidade de informação que um modelo consegue considerar durante uma interação.
Custos de utilização: O aluno entende que trabalhar profissionalmente com modelos envolve também analisar consumo e custos, especialmente em aplicações baseadas em APIs.
APIs e SDKs: O curso mostra como modelos podem deixar de ser apenas ferramentas acessadas através de uma interface e passar a fazer parte de aplicações e sistemas.
Prompt Engineering: O aluno estuda como estruturar instruções para obter resultados mais adequados dos modelos, mas dentro de uma formação muito maior, que não reduz Inteligência Artificial apenas à criação de prompts.
Structured Output: A formação apresenta formas de obter respostas estruturadas dos modelos, algo especialmente útil quando a IA precisa conversar com sistemas e aplicações.
Function Calling: O aluno aprende conceitos que permitem aos modelos acionar funções e participar de fluxos mais complexos de aplicações.
Fine-tuning: O curso apresenta técnicas utilizadas para especializar modelos para determinados comportamentos, contextos ou tipos de tarefa.
Alucinação: O aluno aprende a compreender um dos principais problemas dos modelos generativos: a possibilidade de produzirem respostas aparentemente convincentes, mas incorretas.
Evals: A formação mostra a importância de avaliar sistematicamente aplicações baseadas em LLMs em vez de confiar apenas na impressão de que "parece funcionar".
RAG, Retrieval-Augmented Generation: O aluno começa a estudar uma arquitetura que permite combinar modelos de linguagem com informações recuperadas de fontes externas.
Vector Databases: A formação apresenta bancos utilizados para armazenar e consultar representações vetoriais, elementos importantes em diversas aplicações modernas de IA.
Chunking: O aluno aprende a dividir conteúdos em partes adequadas para armazenamento, recuperação e utilização em aplicações com LLMs.
Retrieval: O curso aborda a recuperação das informações mais relevantes para fornecer contexto ao modelo antes da geração de uma resposta.
Agentes de Inteligência Artificial: Novos módulos da formação avançarão detalhadamente na criação de Agentes de IA, sistemas capazes de utilizar modelos, ferramentas, funções e diferentes fontes de informação para executar tarefas e fluxos mais elaborados.
IA local: A formação também continuará avançando em aplicações nas quais modelos podem ser executados localmente, incluindo cenários empresariais nos quais privacidade, controle, integração ou independência de serviços externos possam ser importantes.
Projetos práticos: Ao longo da formação, o aluno não fica restrito aos conceitos. Existem projetos e aplicações para transformar conhecimento teórico em experiência prática.
Códigos, notebooks, datasets e exercícios: O aluno recebe materiais que permitem reproduzir exemplos, testar modificações, rever conteúdos e continuar praticando depois das aulas.
Atualizações frequentes: A formação foi pensada para continuar recebendo novos módulos e conteúdos. Em uma área que muda tão rapidamente quanto Inteligência Artificial, isso reduz o risco de comprar um treinamento que permanece parado enquanto a tecnologia evolui.
Acesso vitalício: O aluno pode estudar no seu ritmo, voltar a aulas, rever assuntos, consultar materiais e acompanhar os novos módulos adicionados à formação sem precisar correr contra uma data de encerramento do acesso.
Suporte direto com o autor: Quando surgirem dúvidas relacionadas ao treinamento, o aluno poderá utilizar o suporte por e-mail diretamente com Vitor Mazuco.
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- BÔNUS 01: Curso Completo e Prático de Programação Python, com 189 videoaulas e 25:42 horas de conteúdo
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Uma base adicional de 250 videoaulas de Python: Somados, os dois bônus entregam 250 videoaulas e 31:01 horas de treinamento adicional em Python, criando uma base complementar muito forte para quem deseja revisar, fortalecer ou aprofundar programação enquanto avança em Inteligência Artificial.
O GRANDE DIFERENCIAL DESTA FORMAÇÃO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:
O maior benefício não está simplesmente na quantidade de assuntos.
Está em conectar os conhecimentos em uma sequência que faça sentido.
Você avança de fundamentos e dados para Machine Learning, Deep Learning, Redes Neurais, NLP, Transformers, LLMs, RAG e aplicações modernas, entendendo progressivamente o papel de cada tecnologia dentro do universo da Inteligência Artificial.
Ao final da formação, o objetivo não é que o aluno tenha apenas ouvido falar de Machine Learning, Redes Neurais, LLMs, RAG, Agentes ou IA Generativa.
O objetivo é que Você tenha percorrido um caminho técnico capaz de ajudá-lo a compreender como essas tecnologias se conectam e como podem ser utilizadas para pensar e desenvolver soluções para problemas reais.
É o meu mais sincero desejo que esta formação possa ajudá-lo bastante em seus estudos e no desenvolvimento dos conhecimentos de Inteligência Artificial que poderão complementar sua formação profissional em Tecnologia da Informação.
SE VOCÊ QUER IR ALÉM DO SIMPLES USO DE FERRAMENTAS DE IA E COMEÇAR A ENTENDER COMO ESSA TECNOLOGIA FUNCIONA, COMO SUAS PRINCIPAIS PEÇAS SE CONECTAM E COMO UTILIZÁ-LAS PARA PENSAR EM SOLUÇÕES REAIS, ESTA FORMAÇÃO FOI CRIADA PARA VOCÊ.
Formação principal: 101 videoaulas, 20h39 de conteúdo
Bônus de Python: 250 videoaulas, 31h01 de conteúdo
TOTAL DA OFERTA: 351 VIDEOAULAS -, 51:40 horas DE CONTEÚDO + Atualizações
Além dos futuros módulos e atualizações da Formação Completa em Inteligência Artificial.
PRINCIPAIS DIFERENCIAIS DESTA FORMAÇÃO/OFERTA:
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Você deixa de limitar seu conhecimento de Inteligência Artificial ao uso de ferramentas prontas: a formação mostra os fundamentos e tecnologias que existem por trás das aplicações modernas de IA.
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Você aprende os assuntos em uma sequência lógica: Machine Learning, dados, algoritmos, Deep Learning, Redes Neurais, NLP, Transformers, LLMs, RAG e aplicações modernas deixam de parecer conhecimentos desconectados.
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Você acrescenta Inteligência Artificial ao repertório técnico que já possui: uma nova camada de conhecimento para fortalecer currículo, projetos e preparação profissional.
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Você estuda uma formação principal com 101 videoaulas e 20h39 de conteúdo atual, além dos novos módulos que continuarão sendo incorporados.
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Você não fica apenas assistindo teoria: recebe projetos, códigos, notebooks, datasets, exercícios e materiais para estudar e experimentar os conceitos.
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Você aprende Machine Learning desde os fundamentos até classificação, regressão, validação, pipelines e diferentes algoritmos.
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Você começa a enxergar problemas de uma forma diferente: em vez de apenas perguntar "qual ferramenta de IA usar?", passa a compreender melhor quais técnicas e abordagens podem fazer sentido para cada situação.
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Você estuda KNN, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Random Forest, Regressão Linear, Regressão Logística, K-Means, DBSCAN, Apriori, FP-Growth e outras técnicas.
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Você avança do Machine Learning tradicional para Deep Learning: entendendo progressivamente como Redes Neurais aprendem e são treinadas.
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Você aprende neurônios artificiais, camadas escondidas, gradiente, backpropagation, Keras, CNNs, RNNs e transfer learning.
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Você vai muito além de prompts: aprende NLP, embeddings, atenção, Transformers e os conceitos que ajudam a explicar o funcionamento das aplicações modernas baseadas em linguagem.
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Você estuda LLMs de forma técnica: tokens, context window, APIs, SDKs, prompt engineering, structured output, function calling, fine-tuning, alucinação e evals.
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Você aprende a aproximar modelos de dados e informações próprias: através de RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais, chunking e retrieval.
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Você continuará recebendo novos conteúdos: a formação prevê atualizações e novos módulos, incluindo Agentes de Inteligência Artificial e IA local.
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Você reduz o risco de comprar um curso de IA que envelhece rapidamente: a proposta é continuar atualizando a formação conforme novas tecnologias e aplicações se tornem relevantes.
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Você tem acesso vitalício à formação principal: pode estudar no seu ritmo, rever conteúdos e voltar quando determinado conhecimento se tornar necessário.
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Você recebe suporte diretamente com Vitor Mazuco: dúvidas relacionadas ao treinamento podem ser encaminhadas por e-mail.
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Você estuda com um autor que já criou mais de 20 cursos e alcançou mais de 30 mil alunos em mais de 50 países.
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Você recebe um bônus que resolve uma das maiores barreiras para estudar IA de maneira técnica: um Curso Completo e Prático de Programação Python com 189 videoaulas e 25:42 horas de conteúdo, liberado via download.
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Você ainda recebe um segundo curso de Python: Programação Orientada a Objetos com 61 videoaulas e 5:19 horas de conteúdo, também liberado via download.
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Você recebe, somente nos bônus, 250 videoaulas e 31:01 horas de treinamento em Python: uma base complementar para revisar, fortalecer ou aprofundar seus conhecimentos de programação.
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Você recebe 351 videoaulas somando formação principal e bônus: são 51h40 de conteúdo atualmente disponível, sem contar os futuros módulos que serão acrescentados à Formação em IA.
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Você não precisa procurar um curso separado caso queira reforçar Python: os dois treinamentos extras já estão incluídos nesta oferta.
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Você recebe um certificado de conclusão da Formação Completa em Inteligência Artificial com carga horária de 200 horas.
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Você pode parcelar o pagamento: PayPal e PagSeguro permitem pagamento utilizando cartões aceitos pelas respectivas plataformas.
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Você tem 7 dias de garantia: pode entrar, conhecer a formação e avaliar se o treinamento corresponde ao que esperava.
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Você aproveita uma condição especial de lançamento: o preço normal de R$ 250,00 cai para apenas R$ 50,00 para os primeiros 50 alunos.
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Você paga R$ 50,00 e recebe muito mais do que um curso isolado: formação em IA, projetos, materiais, atualizações, acesso vitalício, suporte, certificado e dois cursos completos de Python.
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Você reduz a dependência de conteúdos espalhados em dezenas de lugares: a formação organiza os conhecimentos dentro de uma progressão que ajuda cada assunto a preparar o entendimento do próximo.
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Você constrói uma visão mais ampla de Inteligência Artificial: fundamentos, Machine Learning, Deep Learning, linguagem, LLMs, RAG, aplicações modernas e novos conteúdos reunidos dentro de uma mesma formação.
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Você entra por um valor de lançamento muito baixo sem receber uma versão reduzida do produto: a condição especial altera o preço, não a formação entregue.
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Você pode utilizar os cursos de Python via download como material de consulta: reforçando a linguagem sempre que surgir uma dificuldade durante seus estudos de IA.
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Você estuda um conteúdo que procura conectar conhecimento técnico a aplicação: não apenas o que cada tecnologia significa, mas como começar a pensar em utilizá-la para solucionar problemas reais.
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Você começa a construir um repertório muito mais consistente do que simplesmente colocar "ChatGPT" no currículo: Machine Learning, Redes Neurais, NLP, Transformers, LLMs, RAG e Python passam a fazer parte da sua formação.
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Você entra em uma formação que continuará crescendo: o que está sendo adquirido não é apenas o conteúdo atual, mas também o acesso vitalício às novas etapas que forem incorporadas.
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Você tem uma relação entre investimento e quantidade de conteúdo muito difícil de ignorar: são 351 video aulas e 51:40 horas de conteúdo atualmente disponível por R$ 50,00 para os primeiros 50 alunos.
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Você recebe uma formação criada para quem quer compreender Inteligência Artificial com mais profundidade: indo da base necessária até tecnologias que estão no centro das aplicações modernas.
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Você fortalece sua preparação para um mercado de TI no qual conhecimentos de Inteligência Artificial aparecem cada vez mais em projetos e oportunidades profissionais.
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Você aprende a conectar dados, modelos, algoritmos, Redes Neurais, linguagem, LLMs e aplicações: uma visão muito mais valiosa do que conhecer cada assunto apenas superficialmente.
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Você não compra apenas aulas: compra uma sequência organizada de estudos, materiais práticos, atualização contínua e acesso para voltar ao conteúdo sempre que precisar.
UMA OFERTA IMPOSSÍVEL DE IGNORAR:
FORMAÇÃO PRINCIPAL: 101 videoaulas • 20:39 horas + atualizações frequentes
BÔNUS 01: Curso Completo e Prático de Programação Python • 189 videoaulas • 25:42 horas
BÔNUS 02: Python Orientado a Objetos • 61 videoaulas • 5:19 horas
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Acesso vitalício à Formação em IA • Atualizações • Novos módulos • Projetos • Materiais • Suporte • Certificado
DE R$ 250,00 POR APENAS: R$ 50,00
SOMENTE PARA OS PRIMEIROS 50 ALUNOS
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R$ 297,00.
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👉 SOBRE O AUTOR - VITOR MAZUCO:
O autor Vitor Mazuco é formado em Administração de Empresas pela Escola Superior de Administração e Gestão-FGV.
Proprietário da empresa VMZ Solutions. É Especialista em Administração de Sistemas Open Sources como Linux, Unix/BSD's, Administração de Redes e Segurança da Informação.
Tem grande experiência em migração de plataformas proprietárias para livres, implementação de firewalls/Appliances e interoperabilidade de sistemas.
O autor também presta os serviços de Treinamento (local ou remoto), Consultoria e Suporte de TI, nas áreas de Redes, Firewall, Linux, VoIP, Automação, e muito mais!
Autor de mais de 20 cursos com mais de 30 mil alunos espalhados por mais de 50 países.
O autor acredita que a educação pode transformar as pessoas contribuindo para um mundo muito melhor!
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