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Materiais Complementares do” Projeto "Criando uma Dashboard da Porsche com Agentes de IA" Este arquivo lista os materiais de apoio utilizados no Projeto "Criando uma Dashboard da Porsche com Agentes de IA". Inclui a base de dados referente ao projeto Porsche. Material do Projeto Porsche - Planilha base Porsche (Sanitizada) - https://hermes.dio.me/files/assets/8683bed0-cc33-4e06-bca9-04db9c31f9e2.xlsx > Use esse item como suporte para as aulas práticas e ao desenvolvimento do agente de tratamento de dados.

Desenvolva uma API Inteligente com Spring Boot e Spring AI, capaz de interpretar comandos de voz, transformar áudio em texto, acionar funções reais da aplicação e gerar respostas em áudio para a pessoa usuária. Neste projeto, você vai evoluir uma aplicação de orçamento financeiro que integra IA Generativa a uma arquitetura Java bem organizada, explorando conceitos como ChatClient, Tool Calling, transcrição de áudio, síntese de voz, persistência de dados e exposição de endpoints REST. Ao final, você terá uma solução prática que demonstra como conectar modelos de IA a fluxos reais de negócio, mantendo boas práticas de desenvolvimento, separação de responsabilidades e uma base sólida para novas evoluções.

Desenvolva um Copiloto de Vendas com IA para Atendimento em Loja, projetado para apoiar profissionais comerciais em interações reais com clientes. A solução utiliza IA para estruturar pitchs, responder objeções, organizar informações sobre produtos e orientar follow-ups, aumentando a produtividade e a assertividade no atendimento. Um projeto prático que conecta tecnologia e estratégia comercial para gerar impacto direto nos resultados de vendas.

Desenvolva um agente em Python capaz de automatizar tarefas e etapas de um fluxo de trabalho, explorando integração entre ferramentas, lógica de automação e uso de IA para aumentar produtividade e eficiência em processos.

Desenvolva uma aplicação web inteligente com React, TypeScript e IA Generativa, criando um Educador Financeiro capaz de analisar uma simulação feita pela pessoa usuária e gerar insights personalizados. Ao longo do projeto, você vai construir uma interface moderna e interativa, com formulário em etapas, temas claro e escuro, persistência no navegador e integração com a API do Google Gemini. A proposta é unir boas práticas de Front-End com recursos de IA para transformar dados financeiros em diagnóstico, recomendações e próximos passos mais claros.

Um projeto prático voltado para o desenvolvimento de uma aplicação inteligente de carteira de investimentos utilizando Rust. Ao longo da construção, você aplicará conceitos de organização de dados, regras de negócio e boas práticas de performance e segurança, criando uma solução moderna, eficiente e alinhada com desafios reais do mercado financeiro.

Aprenda de forma prática e estruturada, os principais conceitos para modelar, organizar e implementar plataformas e arquiteturas inteligentes de dados e Inteligência Artificial em ambientes enterprise. Ao longo do curso, os participantes exploram como desenhar soluções escaláveis, integradas e sustentáveis, compreendendo desde a organização dos dados até a aplicação de modelos de IA em cenários corporativos reais, com foco em eficiência, governança, automação e geração de valor para o negócio.

Conheça como configurar pipelines inteligentes com Azure DevOps, criando um agente que integra automação, versionamento e entregas contínuas, garantindo eficiência, confiabilidade e escalabilidade no seu fluxo de desenvolvimento

Aprenda a criar um agente que analisa código, sugere melhorias e aplica boas práticas em tempo real, aumentando a confiabilidade e produtividade das suas entregas com Microsoft Copilot Studio.

Nesse projeto você vai aprender a criar o seu agente de IA para criar serviços serverless com GitHub Copilot e Azure Functions. Aqui você vai descobrir como desenvolver serviços serverless ágeis, acelerar deploys e automatizar processos no seu dia a dia de desenvolvimento. Mão na massa e 100% prático!

O desafio propõe a criação de um caderno temático no NotebookLM, reunindo de três a cinco fontes abertas em texto ou PDF sobre um assunto financeiro introdutório. A partir desse material, são definidos objetivos de estudo, elaboradas perguntas estratégicas e testadas variações de prompts, registrando as respostas e suas referências. O resultado esperado é um miniguia de estudo com resumos estruturados, glossário de conceitos e um conjunto de prompts reutilizáveis que apoiem futuras revisões. A atividade enfatiza o uso da IA como ferramenta de aprendizagem ativa, aliando pensamento crítico, curadoria de fontes e organização do conhecimento.

O desafio propõe a criação de uma experiência digital voltada ao relacionamento financeiro, guiada por IA generativa e fundamentada em boas práticas de experiência do usuário. A solução integra compreensão de linguagem natural, respostas contextualizadas e simulações simples, consolidando todo o aprendizado em IA, Python, dados e UX. Pode incluir funcionalidades como FAQs inteligentes, cálculos financeiros demonstrativos, explicações de produtos e persistência de contexto. O foco está em oferecer interações claras, seguras e personalizadas, aplicando os princípios estudados ao longo da trilha.