Cursos e vídeos de IA, em cinco etapas

Mostra como fazer uma primeira pergunta ao ChatGPT digitando ou falando, ler a resposta e fazer uma pergunta de acompanhamento para simplificá-la, com um lembrete para conferir conselhos importantes.

Não exige experiência · verificado em 2026-10-10

Explica em palavras simples como um chatbot de IA é treinado e como ele monta uma resposta uma palavra de cada vez, depois dá quatro hábitos para conseguir resultados melhores.

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Apresenta a IA generativa e o que a diferencia da IA anterior: ela cria textos, imagens e outros conteúdos novos em vez de só analisar o que já existe.

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Explica em termos simples como chatbots como o ChatGPT aprendem com grandes quantidades de texto para produzir respostas, e pergunta se isso equivale a inteligência de verdade.

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Mostra o que as ferramentas de IA generativa de hoje fazem bem e o que não fazem bem neste momento, e onde estão os limites delas.

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Explica como IA, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, modelos de fundação e IA generativa se encaixam uns nos outros, e como o campo se desenvolveu de um para o outro.

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Percorre cerca de 70 anos de IA, dos primeiros programas e sistemas especialistas, passando pelo aprendizado de máquina e pelo aprendizado profundo, até a IA generativa e os agentes de IA.

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O primeiro módulo do curso AI Essentials do Google: o que são IA e aprendizado de máquina, como a IA generativa funciona e o que essas ferramentas fazem bem e o que não fazem bem.

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Mostra como dizer o que você precisa, para quem é e que tipo de resposta você quer transforma uma pergunta vaga em uma pergunta útil, e como ajustar a resposta sem começar de novo.

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Mostra como perguntar ao ChatGPT sobre uma conta de luz ou de água sem compartilhar dados pessoais e como reconhecer quando uma resposta precisa ser conferida em outro lugar.

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Explica dois motivos comuns para uma IA soar segura e ainda assim estar errada (fatos inventados e concordar com você fácil demais) e quatro hábitos para verificar as respostas dela.

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Aborda o discernimento: avaliar se o que um assistente de IA entrega, e como ele se comporta no processo, é correto e útil para a sua tarefa.

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Explica o que significa alucinação em modelos de IA, por que ela pode acontecer e maneiras de identificá-la nas suas próprias conversas.

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Mostra como criar um projeto no Claude, adicionar uma base de conhecimento, escrever instruções do projeto e compartilhá-lo com colegas para que o contexto se mantenha entre os chats.

Alguma experiência · verificado em 2026-10-10

Engenheiros de prompt da Anthropic discutem o que faz um bom engenheiro de prompt, como refinar prompts, honestidade, personas e metáforas em prompts, e como a escrita de prompts pode mudar.

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Um tour longo e cheio de exemplos de como um pesquisador de IA usa assistentes de chat: escolher um modelo, quando usar modos de raciocínio, busca na web, envio de arquivos, análise de dados, voz e imagens.

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Andrew Ng mostra como usar ferramentas de chat com IA para obter respostas com fontes usando busca na web e deep research, para receber feedback e escrever, e para criar sites e apps simples sem código.

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A equipe de IA aplicada da Anthropic monta passo a passo um prompt para uma tarefa de sinistro de seguro de carro: contexto da tarefa, tom, dados de fundo, exemplos, estrutura em XML, formato de saída e prefill.

Técnico · verificado em 2026-10-10

Apresenta como estudantes podem usar o Gemini como ajudante de estudos para entender matérias difíceis, pesquisar e escrever trabalhos e testar argumentos, e como usá-lo com responsabilidade.

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Um profissional de marketing da OpenAI reúne documentação do produto, pesquisas e notas de reunião em um rascunho de post de lançamento que segue um modelo definido, depois revisa e atualiza o texto conforme os detalhes mudam.

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Mostra como o Khanmigo orienta os estudantes sem entregar as respostas, ajuda professores a planejar e diferenciar aulas, e o que oferece a diretores de escola e gestores de redes de ensino.

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Um vídeo curto para estudantes e famílias sobre como a IA funciona e como pensar criticamente sobre ela ao usá-la nos trabalhos escolares.

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Mostra a professores da educação básica (K-12) como o Gemini for Education adapta explicações com analogias e cria materiais com apoio gradual, usando uma aula do 5º ano sobre o efeito estufa.

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Mostra como o Copilot no Outlook rascunha um e-mail a partir de um prompt curto, responde a perguntas sobre e-mails antigos e verifica a gramática e o tom antes de você enviar. Exige um plano do Microsoft 365 com Copilot.

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Lição 1 do AI Boost Bootcamp do Google: onde o Gemini aparece nos apps de trabalho do Google e uma fórmula de prompt em quatro partes (persona, tarefa, formato, contexto).

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Mostra o Copilot fazendo várias mudanças em uma planilha de orçamento no Excel e recalculando-a, tudo com a sua aprovação, com o Copilot encontrando as células a ajustar.

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Mostra a estudantes como pedir ao Gemini que atue como tutor, assistente de pesquisa ou parceiro de debate, e como adaptar as respostas ao próprio estilo de aprendizagem.

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Apresenta o agente Study and Learn do Copilot, que guia os estudantes passo a passo com perguntas e atividades práticas em vez de entregar as respostas, e como os professores podem usá-lo.

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Um curso do Google sobre como usar IA no trabalho diário: como a IA funciona, escrever e refinar prompts, fazer brainstorming com o Gemini, usá-lo dentro do Google Workspace e transformar isso em hábito.

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Uma sessão para professores sobre o uso responsável de IA em sala de aula: dados e privacidade dos alunos, direitos autorais, limites de segurança na sala de aula, desinformação e vieses em sistemas de IA.

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Quatro pessoas da Anthropic com ligação com a educação discutem benefícios e riscos da IA na aprendizagem, como estudantes e professores devem lidar com ela e o que ainda é incerto.

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Um passo a passo curto do ChatGPT Work: conectar suas ferramentas e arquivos de trabalho, configurar tarefas agendadas e entregar trabalhos de marketing e de análise de dados para o ChatGPT levar até o fim.

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Mostra o Claude no Excel explicando fórmulas entre abas com citações no nível da célula e atualizando premissas sem alterar as fórmulas existentes.

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Usa o Gemini, junto com o NotebookLM, na fase de planejamento de um projeto para ir de uma página em branco a um plano de projeto.

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Demonstra o Copilot em reuniões do Teams: notas de IA com decisões e tarefas, interpretação ao vivo entre idiomas e resumos em áudio e vídeo para você se atualizar.

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A equipe de produtos de educação da Microsoft demonstra o Teach Module no Microsoft 365 Copilot: criar planos de aula, quizzes e flashcards e adaptar material existente.

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David Malan explica como o CS50 de Harvard criou ferramentas de IA, incluindo um tutor em forma de patinho de borracha que guia os estudantes até as respostas em vez de entregá-las, e como as ferramentas foram implantadas.

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Explica a geração aumentada por recuperação (RAG): fazer um modelo de linguagem consultar fontes atuais e confiáveis antes de responder, para que as respostas fiquem mais atualizadas e erradas com menos frequência.

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Cria um agente de IA simples com o Gemini 3 Pro e o Agent Development Kit do Google que consegue buscar na web, depois o roda em uma interface web e observa como ele raciocina.

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Membros da equipe do Claude Code da Anthropic mostram como trabalham com o agente de programação: dar objetivos a ele em vez de tarefas isoladas, rodar rotinas remotamente e deixar que ele confira o próprio trabalho.

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Engenheiros da Anthropic explicam de onde veio o Model Context Protocol, servidores MCP remotos e registros, e como usar o MCP junto com a Claude API.

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Pessoas da OpenAI mostram como criar agentes de longa duração com o Agents SDK atualizado, que inspecionam arquivos, executam comandos e editam código em tarefas de várias etapas.

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Configuração passo a passo do agente de programação Codex da OpenAI: instalar a ferramenta de linha de comando e a extensão para VS Code, escrever um arquivo Agents.md, padrões de prompt e conectar ferramentas via MCP.

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Ensina desenvolvimento orientado por especificações: escrever uma constituição do projeto e especificações em markdown para que um agente de programação construa o que você pediu, inclusive em uma base de código legada.

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Dez lições sobre agentes de IA: o que são, como escolher um framework, princípios de design, uso de ferramentas, RAG agêntico, planejamento, sistemas multiagente e implantação, com exemplos de código.

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Curso prático sobre como conectar um modelo aos seus próprios dados com geração aumentada por recuperação (embeddings, busca vetorial) e depois ligar ferramentas e serviços por servidores MCP.

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Uma introdução visual e curta a como os grandes modelos de linguagem preveem a próxima palavra, como são treinados com enormes quantidades de texto e a ideia básica por trás dos transformers.

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Monta uma rede neural que reconhece dígitos escritos à mão, mostrando com animações o que são neurônios, camadas, pesos e vieses e a matemática que os liga.

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Explicação visual de como os dados fluem por um transformer: tokens viram vetores de embedding, camadas de atenção e de perceptron os atualizam, e o softmax dá as probabilidades da próxima palavra.

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Aula do CS50 de Harvard sobre IA generativa e prompts, depois árvores de decisão, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, grandes modelos de linguagem e alucinações.

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Uma palestra longa para o público geral sobre como modelos como o ChatGPT são construídos: texto da internet, tokens, pré-treinamento, transformar um modelo em assistente, aprendizado por reforço e por que eles inventam coisas.

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Primeira aula da introdução ao aprendizado profundo do MIT de 2026: perceptrons, funções de ativação, treinamento com gradiente descendente e retropropagação, e como limitar o overfitting.

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Primeira aula do CS336 de Stanford (Percy Liang, Tatsunori Hashimoto): por que construir modelos de linguagem do zero, o plano do curso e como tokenizadores como o BPE dividem o texto.

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Andrej Karpathy escreve um pequeno GPT em PyTorch, montando a autoatenção e o Transformer peça por peça e treinando-o com o conjunto de dados Tiny Shakespeare.

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Cria o micrograd, um minúsculo motor de diferenciação automática em Python, para mostrar como a retropropagação calcula gradientes, e depois o usa para treinar uma pequena rede neural.

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O curso CS50 AI completo de Harvard em um único vídeo: busca, conhecimento, incerteza, otimização, aprendizado de máquina, redes neurais e linguagem, com projetos em Python.

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