Curso Scoras Academy - Anderson Amaral | XCURSOS

Curso Scoras Academy - Anderson Amaral | XCURSOS

Materiais de Apoio

2

Aula 1 - Apresentação

27:28

Materiais de Apoio

1

Aula 1 - Introdução aos LLMs

14:01

Aula 2 - Principais Aplicações de LLMs

8:24

Aula 3 - Como LLMs funcionam

9:07

Materiais de Apoio

14

Materiais de Apoio

3

Aula 1 - Case Qualificação de Leads

8:52

Aula 2 - Case Avaliação de Vendedores de um Call Center

9:58

Aula 3 - Case Solução para Ruptura em um Rede de Supermercados

11:01

Aula 4 - Case RAG Multimodal Universidade dos EUA

10:12

Aula 5 - Case RAG Agêntico Para Gestão de Contratos

10:08

Aula 6 - Case Análise de Contratos Jurídicos com IA

6:55

Aula 7 - Case Seguradora Dados Climáticos

8:46

Materiais de Apoio

1

Materiais de Apoio

2

Materiais de Apoio

2

Aula 1 - Visão Geral

2:51

Aula 10 - Por que ocorrem alucinações

11:19

Aula 2 - Arquitetura de Transformadores (Transformers)

9:11

Aula 3 - Como Funcionam os Transformadores

8:44

Aula 4 - Mecanismo de Atenção (Self-Attention) e sua Importância

4:46

Aula 5 - Exemplos de Self-Attention

11:33

Aula 6 - Treinamento de LLMs

7:57

Aula 7 - Conceitos de Overfitting, Underfitting e Regularização

13:11

Aula 8 - Módulo Especial Seria o Early Stopping um tipo de regularização

14:31

Aula 9 - Alucinações em LLMs

9:04

Materiais de Apoio

1

Aula 1 - Parte 1 DeepSeek A Inovação que Desafia os Paradigmas da IA

10:29

Aula 2 - Parte 2 DeepSeek A Inovação que Desafia os Paradigmas da IA

14:30

Aula 3 - Parte 3 DeepSeek A Inovação que Desafia os Paradigmas da IA

13:19

Aula 4 - DeepSeek API Setup

13:34

Aula 5 - Setup DeepSeek R1 Ollama

14:58

Aula 1 - Visão Geral

2:52

Aula 10 - Schemas Múltiplos

7:29

Aula 11 - Filtrando e cortando reduzindo mensagens

10:45

Aula 12 - Streaming, Interrupção e Human-In-Loop No LangGraph

12:33

Aula 13 - Pontos de Interrupção (Breakpoints)

10:50

Aula 14 - Editando o Estado do Grafo com FeedBack Humano

12:53

Aula 15 - Pontos de Interrupção Dinâmicos

8:17

Aula 16 - Viagem no Tempo

11:23

Aula 17 - Paralelização

15:00

Aula 18 - Sub-Grafos

13:59

Aula 19 - Verificando os Sub-Grafos no Langsmith

5:23

Aula 2 - Setup LangGraph

11:47

Aula 20 - MapReduce

13:25

Aula 21 - Parte 1 Assistente de Pesquisa Final

14:39

Aula 22 - Parte 2 Assistente de Pesquisa Final

15:00

Aula 3 - Grafo

10:00

Aula 4 - Falando de Cadeias

10:33

Aula 5 - Roteadores

8:53

Aula 6 - Agente Simples Com Roteamento

6:37

Aula 7 - Agente com Memória

9:38

Aula 8 - Schema de Estado

13:37

Aula 9 - Reducers de Estado

12:44

Materiais de Apoio

1

Materiais de Apoio

1

Materiais de Apoio

1

Materiais de Apoio

3

Aula 1 - Visão Geral

5:49

Aula 10 - Parte 1 MongoDB AI Agent

15:15

Aula 11 - Parte 2 MongoDB AI Agent

2:27

Aula 12 - Assistente de Gerenciamento de Inventário

9:13

Aula 13 - RAG Agêntico com LangGraph

15:04

Aula 14 - Parte 1 Ferramenta de Geração Automática de Relatórios em PDF

10:48

Aula 15 - Parte 2 Ferramenta de Geração Automática de Relatórios em PDF

11:10

Aula 16 - PydanticAI RAG com ChromaDB e Groq

14:17

Aula 17 - RAG Busca Hibrida com BM25 e PydanticAI

12:12

Aula 18 - Parte 1 MCP na pratica (Agregador de noticias)

10:19

Aula 19 - Parte 2 MCP na pratica (Agregador de noticias)

2:14

Aula 2 - Agente Avaliador de Correção Gramatical e Coesão Textual

11:19

Aula 3 - Classificador de Texto, Extrator de Entidades e Sumarizador

13:55

Aula 4 - Agente de Suporte ao Cliente com LangGraph

10:09

Aula 5 - NL2SQL

13:34

Aula 6 - Agente de IA com DuckDB e LangGraph

14:55

Aula 7 - Agente Duck com Croq e sem LangGraph

11:28

Aula 8 - Sistema de Triagem e Classificação de Currículos

12:41

Aula 9 - AgentOps com LangGraph

12:55

Materiais de Apoio

1

Aula 1 - Conceitos Básicos de RAG

8:20

Aula 2 - Exemplo simples de implementação de RAG usando Python

7:36

Aula 3 - Arquitetura do RAG

5:38

Aula 4 - Arquitetura do RAG - Exemplo Prático

9:15

Materiais de Apoio

1

Aula 1 - Introdução Técnicas Avançadas de RAG

1:20

Aula 10 - Introdução ao GraphRAG

5:37

Aula 11 - GraphRAG Simples

14:12

Aula 12 - GraphRAG com Neo4J

12:29

Aula 13 - Mostrando os Grafos no Neo4J

3:48

Aula 14 - Parte 1 GraphRAG com LLM

14:25

Aula 15 - Parte 2 GraphRAG com LLM

9:19

Aula 16 - Parte 1 Nano-GraphRAG

14:26

Aula 17 - Parte 2 Nano-GraphRAG

14:55

Aula 2 - Parte 1 Introdução e Limitações dos Sistemas RAG Convencionais

7:03

Aula 3 - Parte 2 Introdução e Limitações dos Sistemas RAG Convencionais

10:19

Aula 4 - Técnicas Avançadas de Recuperação de Informação

10:03

Aula 5 - Implementação de Recuperação Neural com Representações Densas

9:17

Aula 6 - Técnicas Avanças de RAG - Implementação de Pesquisa Híbrida

9:13

Aula 7 - Parte 1 CRAG

15:03

Aula 8 - Parte 2 CRAG

8:50

Aula 9 - RAG, Prompt Caching e Abordagem Híbrida

15:06

Aula 1 - Visão Geral e Introdução

17:40

Aula 2 - Instalação e Primeiros Passos

19:22

Aula 3 - RAG no LangFlow

19:29

Aula 4 - Introdução Agentes

8:35

Aula 5 - Agentes na Prática

9:31

Aula 6 - Agente Escritor De Newsletter & Atualização Do Langflow

34:56

Aula 7 - Gerador de Newsletter integrado com WEB, YouTube & Scrapping no LangFlow

41:13

Materiais de Apoio

1

Materiais de Apoio

3

Aula 1 - Apresentação

5:19

Aula 10 - BERTSim BERT Score e MLP Router e NLL

14:32

Aula 11 - BERTSim BERTScore NLL MLP Router com Chamadas Reais OpenAI e Groq

16:52

Aula 2 - Fundamentos do LLM Routing

11:47

Aula 3 - Arquiteturas de Roteamento e Técnicas de Decisão

12:46

Aula 4 - Implementação do LLM Routing – Treinamento de Routers e Seleção de Modelos

7:34

Aula 5 - LLM Routing Usando RouteLLM com Modelos OpenAI

13:24

Aula 6 - Métricas de Avaliação e Monitoramento Contínuo

14:52

Aula 7 - Casos Práticos e Exemplos Reais

14:45

Aula 8 - LLM Routing por Falha de API

9:52

Aula 9 - Roteamento Hibrido Usando Controller e por Falha de API com Modelo de Fallback.mp4

13:04

Materiais de Apoio

3

Aula 1 - Introdução

3:08

Aula 10 - Exemplos Práticos e Casos de Uso Reais

9:56

Aula 11 - Perspectivas Futuras

13:31

Aula 12 - Conclusão PydanticAI

5:24

Aula 2 - Introdução, Arquitetura Interna do PydanticAI e Fluxo de Execução

12:30

Aula 3 - Estrutura, Criação de Agentes e Conceitos Básicos

11:06

Aula 4 - Injeção de Dependências e Ferramentas (Tools)

12:37

Aula 5 - Execução e Iteração sobre o Grafo de Execução no PydanticAI

14:21

Aula 6 - Configurações Avançadas de Model Settings e Tratamento de Erros

12:49

Aula 7 - Estratégias de Retry, Autocorreção e Feedback Iterativo

8:00

Aula 8 - Integração com RAG e Casos de Uso Avançados

6:40

Aula 9 - Boas Práticas de Produção, Testes e Monitoramento

14:23

Materiais de Apoio

9

Aula 1 - Apresentação

4:05

Aula 10 - Introdução à Criação de Gráficos com Seaborn e Outras Bibliotecas com Pandas

8:54

Aula 11 - Inferência Bayesiana

15:09

Aula 12 - Parte 1 Introdução às Séries Temporais

12:30

Aula 13 - Parte 2 Introdução às Séries Temporais

11:26

Aula 14 - Parte 1 Introdução à Modelagem Supervisionada - Regressão

10:05

Aula 15 - Parte 2 Introdução à Modelagem Supervisionada - Regressão

8:51

Aula 16 - Parte 1 Introdução à Modelagem Supervisionada - Classificação

8:30

Aula 17 - Parte 2 Introdução à Modelagem Supervisionada - Classificação

11:32

Aula 18 - Parte 1 Introdução à Modelagem Não-supervisionada

10:58

Aula 19 - Parte 2 Introdução à Modelagem Não-supervisionada

13:36

Aula 2 - Parte 1 Aula 0

14:41

Aula 20 - Introdução Básica à NLP

14:03

Aula 21 - Case Lei de Benford

9:45

Aula 22 - Case Lei de Zipft

14:27

Aula 23 - Introdução às APIs de LLMs open source com Groq

14:56

Aula 24 - Parte 1 AutoML

15:04

Aula 25 - Parte 2 AutoML

14:54

Aula 26 - Parte 3 AutoML

15:10

Aula 27 - Conclusão

10:09

Aula 3 - Parte 2 Aula 0

8:39

Aula 4 - Docker Install (Windows)

12:55

Aula 5 - CUDA + PyTorch

14:58

Aula 6 - Introdução ao Python e Google Colab

4:46

Aula 7 - Operações, Estruturas de Controle e Funções

6:42

Aula 8 - Manipulação de Dados com Pandas no Colab

6:44

Aula 9 - Limpeza e Pre-Processamento de Dados

9:13

Materiais de Apoio

2