Integração de Sistemas, Model Serving, Design e Deploy de APIs Para Aplicações de IA

Criar um modelo ou pipeline RAG é apenas metade do caminho; o verdadeiro desafio está em transformar essa inteligência em um sistema disponível, seguro e escalável. Ao longo de 8 projetos práticos, você aplica Engenharia de Software moderna na construção de APIs de IA com arquitetura assíncrona, streaming em tempo real via SSE, Cache Semântico para reduzir custos com LLMs e processamento em segundo plano. A jornada inclui proteção contra Prompt Injection, autenticação, Docker, CI/CD e observabilidade de tokens e latência, além do deploy completo de Agentes de IA, RAG, bancos vetoriais e MCP em arquitetura de microsserviços. O curso termina com um pipeline de deploy automatizado de ponta a ponta usando Claude Code, preparando você para levar aplicações de IA da concepção à produção.

Formato

Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

96 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Parcelado

12x no cartão

Pré-Requisito (Opcional):
Recomendamos ter concluído o Curso Gratuito de Python e o Curso de Modelos de Embeddings aqui na DSA.

Descrição do Curso

No cenário atual da Inteligência Artificial, treinar um modelo ou criar um pipeline RAG é apenas metade da batalha. O maior gargalo do mercado (e onde estão os maiores salários) está na capacidade de operacionalizar essa inteligência. Este curso foi desenhado para transformar o Engenheiro de Dados em um Arquiteto de Soluções completo, capaz de tirar projetos do nível experimental e transformá-los em APIs robustas, seguras e prontas para atender milhares de usuários simultâneos.


Você mergulhará profundamente na Engenharia de Software moderna aplicada à IA. Esqueça os scripts básicos: aqui você aprenderá a construir a "espinha dorsal" de aplicações generativas utilizando frameworks modernos e arquitetura assíncrona. O aluno dominará técnicas avançadas de Model Serving, aprendendo a entregar respostas via streaming, implementar camadas de Cache Semântico para reduzir custos de LLMs drasticamente e orquestrar tarefas pesadas em background para não travar a experiência do usuário.

O curso foca na maturidade de produção. Uma aplicação corporativa exige blindagem contra novas ameaças (como Prompt Injection), autenticação robusta e um ciclo de vida automatizado. Você aprenderá a containerizar todo o ecossistema (Agentes, Vetores e APIs) com Docker, criar pipelines de CI/CD para deploys automáticos e implementar painéis de Observabilidade para monitorar cada token consumido e cada milissegundo de latência.

Ao final deste curso, você terá o domínio do ciclo completo: da concepção da API à entrega na nuvem. Você será o profissional capaz de dizer: "O sistema está no ar, seguro e escalável". É a peça final que separa o entusiasta de IA do AI Data Engineer Sênior que as grandes empresas buscam.

Logbook das Principais Atividades Práticas

Este curso une teoria e prática na medida certa com atividades práticas que levam você para o dia a dia do Engenheiro de Dados.

  • Projeto Prático 1 - O Guardião dos Dados - Criação de API Para RAG com Validação de Dados e Metadados
  • Projeto Prático 2 - RAG Streamer — Sistema RAG com API REST, Busca Híbrida, Reranking e Streaming SSE (Server-Sent Events) em Tempo Real
  • Projeto Prático 3 - Smart Cache Layer - Implementando Middleware com Cache Semântico Para Redução de Custo em Apps de IA Generativa
  • Projeto Prático 4 - RAG em Produção: Ingestão Assíncrona de Documentos - Processamento e Vetorização em Segundo Plano
  • Projeto Prático 5 - API Fortress - Segurança em APIs de IA com Autenticação, Rate Limiting e Proteção de Rotas de Inferência
  • Projeto Prático 6 - O Pacote Completo - Deploy de Agentes de IA, RAG, VectorDB, MCP e API via Microservices
  • Projeto Prático 7 - Pipeline de Deploy - Claude Code Para Deploy Automatizado de Ponta a Ponta
  • Projeto Prático 8 - Dashboard de Operações Para Monitoramento da Aplicação, API e Banco de Dados


Ementa do Curso

Pronto(a) para começar sua jornada de aprendizagem profissional?