Sobre o curso
O que você vai aprender
Conteúdo acadêmico oficial, sincronizado direto da fonte UNIASSELVI.
A inteligência artificial generativa está saindo dos testes e entrando nos processos reais das empresas, criando demanda por profissionais capazes de transformar modelos de linguagem em soluções úteis e seguras. A Pós-Graduação em Engenharia de Prompt, LLMOps e RAG para Modelos de Linguagem da UNIASSELVI prepara você para desenvolver aplicações que conectam IA a dados, sistemas e objetivos de negócio.
Durante o curso, você estudará engenharia de prompt avançada, arquiteturas de LLMs, fine-tuning, sistemas RAG, bancos vetoriais, embeddings, agentes autônomos e frameworks como LangChain e LlamaIndex. A formação também aborda deploy, observabilidade, avaliação, segurança, controle de custos e versionamento em LLMOps.
Mercado de trabalho
Onde você pode atuar depois de se formar
Empresas de tecnologia, bancos, consultorias, varejistas, indústrias e startups estão criando assistentes, automações e sistemas baseados em modelos de linguagem.
Isso amplia oportunidades em engenharia de prompt, aplicações RAG, LLMOps, produtos de IA, automação e consultoria.
Profissionais que combinam programação, visão de negócio e capacidade de colocar modelos em produção tendem a se destacar em projetos estratégicos, vagas remotas e equipes responsáveis pela adoção de inteligência artificial generativa.
Também cresce a demanda por quem sabe medir resultados e controlar riscos da tecnologia.
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9
disciplinas
Organizadas em 1 etapas. Abra cada etapa para ver o conteúdo.
- Gestão da Inovação
- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
- Sociedade 5.0, Mentalidade ágil e Resolução de Problemas
- Engenharia de Prompt e Sistemas RAG
- Arquitetura e Customização de LLMS
- Engenharia de Prompt Avançada
- Agentes Autônomos e Aiops para Operações de TI
- Desenvolvimento com LangChain e Frameworks de LLM
- LLMOps: Deploy e Monitoramento de LLMs
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Dados acadêmicos de origem UNIASSELVI · última verificação em 27/10/2026, 19:16:16.