LLM109 · Projeto final: um assistente de IA para um processo real de negócio
Sobre o curso
Projete, construa, avalie e documente um assistente de IA que melhora um processo real de negócio, reunindo tudo o que foi visto no programa.
Para quem é
Alunos que concluíram os cursos do programa LLM e querem um projeto robusto, pronto para o portfólio.
Pré-requisitos
LLM101 a LLM108, ou experiência equivalente em construção, avaliação e implantação de aplicações com LLMs.
O que você será capaz de fazer
- Delimitar um assistente de IA em torno de um problema mensurável de processo, com usuários, entradas e critérios de sucesso claros
- Construir um assistente funcional que combina saídas estruturadas com recuperação ou ferramentas, conforme o problema exigir
- Avaliar o assistente contra uma referência simples com um conjunto de testes rotulado e proteções documentadas
- Apresentar a solução com arquitetura, resultados, custos, riscos e limitações em um estudo de caso profissional
Aulas
- Aula 1 · Briefing e escopo do projeto
- Aula 2 · Marcos e método
- Aula 3 · Checklist de qualidade e erros comuns
- Aula 4 · Entregas, rubrica e envio
Laboratório: Ambiente de construção do projeto
Você vai montar um único repositório com código, prompts, conjunto de avaliação, documentação e estudo de caso. Cada marco é registrado em commit, para que o histórico mostre a evolução do projeto, e a versão final roda com comandos documentados em uma máquina limpa.
Ferramentas gratuitas: VS Code ou Google Colab, GitHub gratuito, Docker Desktop, promptfoo e o nível gratuito da API Gemini ou o Ollama com modelos abertos
Atividade avaliada
Escolha um processo real de negócio, como responder a dúvidas de fornecedores de um restaurante, fazer a triagem de pedidos de manutenção de uma administradora de condomínios ou preparar o primeiro rascunho de orçamentos de uma gráfica. Construa um assistente de IA que melhore esse processo de forma mensurável, compare-o com uma referência simples em um conjunto rotulado de pelo menos 40 casos e acrescente as proteções e a revisão humana que os riscos exigirem. Entregue o repositório, uma gravação de demonstração e um estudo de caso de 1.500 a 2.500 palavras explicando problema, projeto, resultados, custos, riscos e próximos passos.
| Critério | Peso | Como é um trabalho excelente |
|---|---|---|
| Definição do problema e escopo | 20% | Processo e usuário específicos, métrica de sucesso mensurável e escopo realista para o tempo disponível. |
| Implementação técnica | 30% | O assistente funciona de ponta a ponta, usa saídas estruturadas e recuperação ou ferramentas de forma adequada e roda com comandos documentados. |
| Avaliação e segurança | 30% | Conjunto rotulado com 40 ou mais casos, comparação com a referência, avaliação calibrada, proteções e revisão humana onde necessário. |
| Comunicação | 20% | Estudo de caso e demonstração claros, que um empresário e um desenvolvedor conseguem acompanhar, com limitações e custos apresentados com honestidade. |
Peça de portfólio
Um projeto completo de assistente de IA, pronto para o portfólio, com repositório, resultados de avaliação, gravação de demonstração e estudo de caso.
Próximo passo
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Conteúdo do curso
LLM109 · Projeto final: um assistente de IA para um processo real de negócio (8 h)
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Aula 1 · Briefing e escopo do projeto
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Aula 2 · Marcos e método
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Aula 3 · Checklist de qualidade e erros comuns
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Aula 4 · Entregas, rubrica e envio
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LLM109 Avaliação · Projeto final: um assistente de IA para um processo real de negócio