Página de venda do curso Formação IA para Devs. Conheça o conteúdo, o instrutor e os preços, e garanta sua vaga pela pré-matrícula.

4,9 / 5
+12 mil devs já aprenderam com a gente

Formação IA para Devs. Saia do código tradicional para construir produtos inteligentes.

Do básico de IA até técnicas avançadas. Construa chatbots, RAG, fine-tuning e agentes com as ferramentas que o mercado já está usando: OpenAI, LangChain, Watson, Dialogflow e mais.

Fazer pré-matrícula
  • 12 modulos e 68 aulas guiadas por roadmap
  • Projetos pra portfólio
  • Certificado validado pelo mercado
Dev construindo aplicação com IA

Devs dessas empresas já estão construindo com IA

IA virou commodity. Quem não constrói com ela vira commodity também.

ChatGPT explodiu há 2 anos e o mercado já mudou de patamar. Vagas pedindo experiência com LLMs, RAG e agentes pagam de R$ 12k a R$ 25k. Quem trava nestes quatro pontos perde o bonde.

Você sabe usar ChatGPT, mas não sabe construir com ele

Prompt avulso resolve tarefa pessoal. Não resolve produto em produção. Empresa quer dev que saiba arquitetar RAG, escolher embedding, controlar custo de token e medir qualidade de resposta.

Tutorial de YouTube ensina demo. Não ensina aplicação real

Vídeo solto mostra hello-world com OpenAI. Não mostra como tratar contexto longo, evitar alucinação, fazer chunking certo e versionar prompt. Recrutador percebe a diferença em 5 minutos de entrevista.

Sem RAG e fine-tuning, você fica no básico de prompt engineering

Cliente paga por sistema que responde sobre os dados dele, não sobre a internet. RAG é o que conecta. Fine-tuning é o que personaliza. Quem não domina os dois ganha como dev tradicional.

Dev tradicional ganha por hora. Dev de IA ganha por produto

CRUD genérico paga R$ 8k. Construir agente que automatiza processo de empresa fecha contrato de R$ 30k+ ou freela de R$ 200/h. A diferença é exatamente o que essa formação ensina.

Do prompt ao agente em produção, com código real

Formação completa pensada pra desenvolvedor que já programa. Você sai construindo chatbots, sistemas RAG, fine-tuning de modelos e agentes autônomos — não só consumindo API de terceiro.

Construa chatbots de verdade, do zero

Watson Assistant, Dialogflow e arquitetura própria com OpenAI. Fluxo conversacional, intenção, entidade e fallback. Você sai entregando bot que vai pra produção, não slide de apresentação.

Domine RAG ponta a ponta

Embeddings, vector store, chunking strategy, reranking e avaliação. Você aprende a construir sistema que responde sobre documentação, base de conhecimento ou banco de dados do cliente.

Fine-tuning aplicado, não acadêmico

Quando vale a pena, qual modelo escolher, como preparar dataset, quanto custa e como medir resultado. Plataformas de fine-tuning na prática, com dataset real e métrica que importa.

Agentes autônomos com tools e memória

LangChain, function calling, tool use e orquestração de múltiplos agentes. Construa sistema que decide, executa e aprende — não chatbot que só responde pergunta.

+26h de conteudo dividido em 12 modulos

Aulas gravadas pra voce assistir no seu ritmo. Da introducao a engenharia de IA ate deploy em producao, com trilha completa baseada no roadmap oficial de AI Engineer.

Fase 12h 18minIntroducao a Engenharia de IA
  1. 1O que e um AI Engineer em 202621:00
  2. 2AI Engineer vs ML Engineer18:00
  3. 3LLMs, inferencia e treino25:00
  4. 4Tokens, contexto e limites de janela22:00
  5. 5Modelos pre-treinados na pratica24:00
  6. 6AI vs AGI e visao estrategica28:00
Fase 22h 24minPlataformas, APIs e Modelos
  1. 1Panorama de provedores de LLM25:00
  2. 2Modelo fechado vs modelo aberto22:00
  3. 3Hugging Face para discovery e deploy24:00
  4. 4Ollama e LM Studio no fluxo local26:00
  5. 5APIs de inferencia: OpenAI, Gemini e Claude22:00
  6. 6Escolha de modelo por cenario real25:00
Fase 32h 31minPrompt e Context Engineering
  1. 1Fundamentos de prompting moderno24:00
  2. 2Zero-shot, few-shot e Chain of Thought25:00
  3. 3ReAct e Function Calling27:00
  4. 4Sampling parameters na pratica24:00
  5. 5Structured output e streaming27:00
  6. 6Prompt caching e context compaction24:00
Fase 42h 20minEmbeddings e Busca Semantica
  1. 1O que sao embeddings22:00
  2. 2Escolha de modelo de embedding24:00
  3. 3Pipeline de indexacao vetorial23:00
  4. 4Busca semantica e similarity search24:00
  5. 5Embeddings para recomendacao e classificacao23:00
  6. 6Avaliacao de retrieval antes do RAG24:00
Fase 52h 32minVector Databases e RAG
  1. 1Fundamentos de vector databases25:00
  2. 2Comparando Chroma, Pinecone, Qdrant e afins24:00
  3. 3Arquitetura RAG end-to-end27:00
  4. 4Chunking e estrategias de retrieval26:00
  5. 5RAG vs fine-tuning na decisao tecnica25:00
  6. 6Implementacao com SDK, LangChain e LlamaIndex25:00
Fase 62h 28minAgentes de IA
  1. 1Fundamentos de agentes e use cases23:00
  2. 2ReAct prompting e planejamento24:00
  3. 3Tools e function calling em producao25:00
  4. 4Frameworks: OpenAI e Claude Agent SDK24:00
  5. 5Memoria e multiagentes26:00
  6. 6Avaliacao operacional de agentes26:00
Fase 72h 01minModel Context Protocol (MCP)
  1. 1MCP: visao geral e arquitetura24:00
  2. 2Camadas de transporte e dados23:00
  3. 3Construindo um MCP Server24:00
  4. 4Conectando com MCP Client25:00
  5. 5MCP em orquestradores de agentes25:00
Fase 81h 58minIA Multimodal
  1. 1Fundamentos da IA multimodal22:00
  2. 2Image understanding na pratica24:00
  3. 3Geracao de imagem e video24:00
  4. 4Audio, TTS e STT24:00
  5. 5Arquitetura multimodal com frameworks24:00
Fase 92h 00minSeguranca, Etica e Guardrails
  1. 1Fundamentos de AI Safety para produto23:00
  2. 2Prompt injection e adversarial testing25:00
  3. 3Bias, privacidade e conformidade24:00
  4. 4Moderacao, constraints e user IDs24:00
  5. 5Guardrails operacionais e fallback24:00
Fase 102h 26minObservabilidade e Avaliacao de LLM
  1. 1Estrategia de observabilidade de LLM23:00
  2. 2Monitoramento de custo e latencia24:00
  3. 3Ferramentas: LangSmith, Langfuse e Helicone25:00
  4. 4Evals deterministicas e model-based24:00
  5. 5Avaliacao humana e goldensets25:00
  6. 6DeepEval e RAGAS na pratica25:00
Fase 112h 24minProducao, Fine-tuning e Deploy
  1. 1Arquitetura de producao para IA24:00
  2. 2Fine-tuning: quando faz sentido24:00
  3. 3Self-hosted models e governanca23:00
  4. 4Fallback, resiliencia e regressao25:00
  5. 5Deploy progressivo e observabilidade24:00
  6. 6Operacao continuada e melhoria24:00
Fase 122h 01minFerramentas do Dev de IA
  1. 1IDE agentica e vibe coding com criterio24:00
  2. 2Frameworks para RAG e agentes24:00
  3. 3Tooling de prototipacao rapida25:00
  4. 4Workflow de time para AI products24:00
  5. 5Trilha continuada e proximos passos24:00

O que você sai sabendo construir

Não é teoria. É o que aluno entrega no portfólio depois de terminar a formação. Mercado pedindo dev de IA, você pronto pra entrar.

Vagas de IA pagam de R$ 12k a R$ 25k

Empresas como Uber, Spotify e Slack contratam dev de IA acima da média do mercado tradicional. Quem domina LLM, RAG e agentes ocupa o topo da faixa em 2026.

Portfólio com 6 projetos aplicados

Chatbot com Watson, RAG sobre documentação real, fine-tuning de modelo customizado e agente autônomo com tools. Tudo em código no seu GitHub no fim do curso.

Domine OpenAI, LangChain, Watson e Dialogflow

Stack que integradora tech usa em produção. Diferencial direto na entrevista técnica e no pitch pra cliente que paga por consultoria.

Entre no setor que mais cresce no mercado tech

IA passou a representar 30% das vagas de backend sênior em 2026. Empresa que não tem dev de IA na equipe está parada — e te paga pra mudar isso.

Construa pra B2B, B2C e produto interno

Agente de atendimento, copilot interno, automação de processo e produto SaaS. Você aprende a aplicar IA em qualquer cenário que o cliente pedir.

Tutoria pra tirar dúvida sem trava

Acompanhamento personalizado por monitor, comunidade no Discord e revisão de projeto. Sem ficar travado num bug por 3 dias quando alguém destrava em 10 minutos.

Quem te ensina a construir com IA

Daniel Sória

Daniel Sória

IA @ IBM • AWS Machine Learning Specialist

Daniel Sória é Consultor de Inteligência Artificial na IBM, trabalhando com projetos e implantação de APIs do Watson e algoritmos de IA no setor bancário e automotivo. Hoje desenha arquitetura de soluções para o setor financeiro, integrando sistemas legados com aplicações em Cloud na IBM Cloud e AWS. Certificado AWS Machine Learning Specialist e professor de IA há 6 anos, já formou +12 mil devs em chatbots, RAG, fine-tuning e agentes — porque ensinar IA aplicada só dá certo quando você ainda está colocando código em produção toda semana.

Salário Junior R$ 3-7k, Pleno R$ 7-11k, Senior R$ 12-25k

Vaga de IA paga acima da média do mercado tradicional. Quem domina LLM, RAG e agentes já está no topo da faixa. Mensagem que chega no nosso Discord toda semana.

Era backend Node há 5 anos, ganhava R$ 9k. Terminei a formação, montei um projeto de RAG no GitHub e em 2 meses fechei vaga sênior de IA por R$ 18k. ROI absurdo.

Diego Almeida
Diego AlmeidaDev de IA, Curitiba

Já tinha tentado entender LangChain por conta. Travava em chunking, reranking e avaliação. Aqui foi o primeiro lugar onde montei RAG ponta a ponta com métrica e deploy.

Wesley Santos
Wesley SantosBackend → IA, Goiânia

Cliente pedia chatbot há meses e eu travava na arquitetura. Saí da formação e entreguei bot com Watson, RAG na base de conhecimento dele e fine-tuning no tom da empresa. Fechei contrato de R$ 28k.

Camila Ferreira
Camila FerreiraFreelancer full-stack, Belo Horizonte

Tutorial de YouTube me deixou com 10 demos pela metade. Aqui foi o primeiro curso onde construí agente autônomo do zero, com tools e memória, que efetivamente funciona em produção.

Bruno Tavares
Bruno TavaresDev sênior, Recife

A parte de fine-tuning sozinha já valeu o curso. Achei que era coisa de pesquisador. Saí entendendo dataset, custo, deploy e quando faz sentido. Apliquei direto no produto da empresa.

Larissa Moreira
Larissa MoreiraML Engineer iniciante, Florianópolis

Sou tech lead de squad, vim entender o que minha equipe construía. Hoje tomo decisão de arquitetura de IA com fundamento, não no chute. Cliente nota a diferença na proposta.

Eduardo Prates
Eduardo PratesTech Lead, Campinas

+7h de conteúdo aplicado, projeto real, tutoria responsiva. Nada parecido com tutorial gratuito de YouTube. Os R$ 1.096 voltaram já no primeiro freela de IA que fechei.

Patrícia Lima
Patrícia LimaDev autônoma, Salvador

Cidade pequena, ninguém aqui mexe com IA aplicada. Voltei do curso, montei portfólio e em 60 dias estava entrevistando em 3 startups remoto. Mercado pedindo, eu pronto.

Marcos Vinicius
Marcos ViniciusDev fullstack, Petrolina

Garanta sua vaga na Formação IA para Devs

Acesso completo aos 6 módulos, projetos práticos, tutoria, comunidade no Discord e certificado validado pelo mercado. Vagas com desconto de 37,6% por tempo limitado.

Profissional

Acesso completo à Formação IA para Devs

R$1.096
Fazer pré-matrícula

O que entra:

  • +7h de conteúdo nos 6 módulos da formação
  • Módulo 1: Introdução à IA e Prompt Engineering
  • Módulo 2: Desenvolvendo Chatbots (Watson + Dialogflow)
  • Módulo 3: Otimizando LLMs com RAG ponta a ponta
  • Módulo 4: Otimizando LLMs com Fine-Tuning
  • Módulo 5: Agentes de IA com LangChain e tools
  • Tutoria com monitor + comunidade no Discord
  • Certificado de Especialista em Ferramentas de IA

Empresa

Pra time de engenharia subir o nível em IA

R$4.997
Fazer pré-matrícula

Tudo do Profissional, mais:

  • Até 5 desenvolvedores no mesmo plano
  • Mentoria de carreira em 5 encontros
  • Onboarding técnico personalizado pra equipe
  • Slack direto com o instrutor por 12 meses
  • Faturamento via nota fiscal pra empresa (CNPJ)
  • Atualizações vitalícias quando o conteúdo evoluir
  • Workshop in-company opcional pra 8+ devs
12x de R$ 91,40 sem jurosEconomize R$ 660 (37,6% off)7 dias de garantia incondicional

Perguntas e respostas mais frequentes

Antes de assinar, esses pontos são o que mais aparece no nosso WhatsApp. Resposta direta, sem rodeio.

O mercado de IA não espera

Empresa contratando, dev de IA pagando 2x salário tradicional e desconto de 37,6% por tempo limitado. Garanta sua vaga em 12x sem juros.

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Pra quem é a formação?

Desenvolvedores que já programam (back, front ou full-stack) e querem construir produtos com IA. Não precisa ser especialista em ML nem matemática avançada. Se você consome API e entende lógica, dá conta da formação inteira.

Como funcionam as aulas?

Aulas gravadas em alta qualidade pra você assistir no seu ritmo, quando quiser. Cada módulo tem projeto prático no fim. Tutoria por monitor pra dúvida técnica e comunidade ativa no Discord 24/7.

Qual a duração?

+7h de conteúdo distribuídos em 6 módulos. Aluno médio termina em 4 a 8 semanas estudando 1h por dia. Como o acesso é vitalício, você pode espaçar como preferir e voltar quando precisar revisitar um conceito.

Tem certificado?

Certificado de Especialista em Ferramentas de IA emitido ao concluir as atividades, projetos e o quiz final. Reconhecido pelo mercado e válido pra LinkedIn, currículo e processo seletivo.

Em quanto tempo recupero o investimento?

Aluno médio aplica o que aprendeu em 30 a 60 dias depois da formação. Vaga de dev de IA paga R$ 12k a R$ 25k, freela técnico fica entre R$ 150 e R$ 250 por hora. ROI direto na primeira oportunidade.

Posso parcelar?

12x de R$ 91,40 sem juros no cartão, ou R$ 1.096,70 à vista (37,6% off do valor cheio de R$ 1.756,70). Pagamento por boleto, pix ou cartão.

E se eu não gostar?

7 dias de garantia incondicional. Acessa, assiste, testa. Se não for pra você, devolvemos 100% do valor sem pergunta. Risco zero.

Preciso saber Python?

Boa parte do ecossistema de IA é Python (LangChain, OpenAI SDK), mas muito do que ensinamos roda em qualquer stack via API. Se você programa em Node, Go, Java ou outra linguagem, acompanha sem trava — temos exemplos em Python e em JavaScript ao longo da formação.