Explica muy bien cómo montar evals antes de mandar un agente a producción, aunque me hubiera gustado más detalle sobre versionado de prompts.
Implantando Agentes de IA: CI/CD, Versionamento e Evals
Transicione seus agentes de IA de protótipos locais para aplicações prontas para produção aprendendo CI/CD, frameworks de avaliação e técnicas modernas de observabilidade.
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Sobre este curso
Construir um agente de IA é apenas o primeiro passo; implantá-lo de forma confiável em produção é onde o verdadeiro desafio começa. À medida que as aplicações de IA se tornam mais complexas, os desenvolvedores precisam de sistemas robustos para testar, atualizar e monitorar seus agentes no mundo real.
Este curso oferece um caminho estruturado para operacionalizar seus agentes de IA. Você começará com conceitos fundamentais de MLOps e progredirá na construção de pipelines automatizados, versionamento de seus prompts e modelos, e na configuração de métricas de avaliação abrangentes para garantir que seus agentes tenham um desempenho consistente e seguro.
O que você aprenderá:
• Compreender os conceitos fundamentais de MLOps e arquitetura de IA agêntica.
• Projetar pipelines de CI/CD especificamente adaptados para testar e implantar agentes de IA.
• Implementar frameworks de avaliação (evals) para medir a precisão, segurança e desempenho do agente.
• Gerenciar o controle de versão para prompts, dados de contexto e parâmetros do modelo.
• Aplicar padrões modernos de observabilidade para rastrear a tomada de decisão do agente e monitorar a integridade da produção.
• Praticar a implantação de fluxos de trabalho de IA robustos e prontos para produção por meio de exercícios escritos passo a passo.
O curso flui logicamente da terminologia básica e configuração até estratégias avançadas de implantação. Você lerá explicações claras, explorará trechos de código realistas e completará exercícios práticos escritos que simulam ambientes de produção do mundo real. Projetado para iniciantes e aspirantes a engenheiros de IA, este texto fundamental não requer experiência prévia com MLOps ou infraestrutura de implantação complexa.
Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre protótipos de IA e sistemas de produção confiáveis.
O que você vai receber
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Curto e focado
2 h 42 min de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Implantando Agentes de IA: CI/CD, Versionamento e Evals
Habilidades demonstradas
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Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
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PickAClass — Nome Sobrenome
Implantando Agentes de IA: CI/CD, Versionamento e Evals
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Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas
14 / 14
Questões de prática
26 / 28
Tarefas enviadas
4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto final
Avaliado — 4.6 / 5
Prática total
6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorte
Top 12% de 1,625
Tempo até concluir
11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio
91 / 100
Pontuação das questões de prática
94%
Verificação de habilidade
Trilha de habilidade verificada
Avaliações (6)
Selama ini agen saya cuma jalan di laptop sendiri dan tidak pernah berani saya bawa ke produksi. Setelah ikut kelas ini, saya akhirnya paham cara membangun pipeline CI/CD khusus untuk agen AI. Bagian tentang eval framework benar-benar membuka mata, karena sekarang saya bisa mengukur kualitas tiap versi sebelum deploy. Teknik observability yang diajarkan juga membantu saya melacak masalah saat agen berjalan. Versioning yang rapi membuat saya percaya diri merilis pembaruan tanpa takut merusak yang lama. Ini jembatan yang saya butuhkan dari prototipe ke aplikasi nyata.
Phần nói về CI/CD cho AI agent thực sự thực tế, không chỉ lý thuyết suông mà có luôn pipeline mẫu để làm theo. Cách khóa học hướng dẫn viết eval để bắt lỗi trước khi đẩy lên production giúp mình tự tin hơn hẳn khi deploy agent thật. Chỉ tiếc là phần versioning hơi ngắn so với mấy phần còn lại.
Ajanları yerel denemelerden çıkarıp gerçek üretime taşımanın yolunu nihayet öğrendim. Özellikle eval çerçeveleri ve sürümleme kısmı çok işime yaradı, gözlemlenebilirlik bölümünde birkaç ek örnek olsaydı tam olurdu ama yine de kesinlikle tavsiye ederim.
Finally a real deployment pipeline explained.
Getting an agent from a notebook into a real deployment was always the part that scared me, and this course took the fear out of it completely. The CI/CD walkthrough showed me how to automate testing every time I push a change, which I'd never done for an LLM app before. The evals chapter was the real gold though, because now I have actual numbers to compare versions instead of vibes. Setting up observability meant I could finally see what my agent was doing in production. Versioning everything cleanly gave me the confidence to ship updates without holding my breath. Easily the most production-focused agent material I've come across.
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Perguntas frequentes
O que preciso para fazer este curso? +
Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.
Como faço para pagar? +
Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.
Posso pedir reembolso? +
Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.
Por quanto tempo terei acesso? +
Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.
Vou receber um certificado? +
Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.
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