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Curso

Python:

Inteligência Artificial Aplicada

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

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9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore a sintaxe básica do Python e a manipulação de variáveis, strings e estruturas condicionais.
  • Aplique loops e funções para estruturar lógicas e resolver desafios.
  • Utilize o Google Colab para praticar e validar os conceitos apresentados.
  • Manipule listas e dicionários para criar estruturas de dados eficientes.
  • Integre APIs de inteligência artificial e desenvolva chatbots interativos.
  • Analise grandes conjuntos de dados utilizando bibliotecas como Pandas e NumPy.

Público alvo_

Este curso é destinado a pessoas que desejam iniciar seus conhecimentos em Python, com ênfase na manipulação de dados e integração com APIs de inteligência artificial, sendo ideal para iniciantes e para aquelas que buscam ter o primeiro contato com técnicas práticas em análise de dados e desenvolvimento de chatbots interativos.

Fabrício Carraro

Fabrício Carraro

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Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e pós-graduado em Data Analytics & Machine Learning pela FIAP. Atualmente, mora na Espanha.

Curso atualizado em 25/05/2026

Ementa

  1. Python e operações básicas

    • Apresentação
    • Começando com Python: Introdução e Configuração do Google Colab
    • Explorando Células, a Função `print` e Tipos de Dados
    • Variáveis, Operações Matemáticas e Concatenação de Strings
    • Operações Matemáticas e Variáveis em Python
    • Nomeclatura e Tipos de Dados em Python: `int`, `float`, `str` e `bool`
    • Manipulando Strings em Python: Métodos `lower`, `upper`, `strip` e `replace`
    • Recebendo Dados do Usuário com `input` e Formatando Textos com fStrings
    • Condicionais
    • Gerenciamento de custos em entregas
    • Para saber mais: a importância da indentação em python
    • Faça como eu fiz: iniciando em Python
    • O que aprendemos?
  2. Manipulação de strings

    • Projeto da aula anterior
    • Aprenda a conectar a IA do Google com Python no Colab
    • Conceito de loops
    • Entendendo a interação dinâmica com chatbots e o histórico de mensagens
    • Como criar um chatbot com Python e a IA Gemini
    • Explorando estruturas de dados em Python
    • Resolvendo desafios de programação com o loop while
    • Explorando o uso da função len
    • Explorando a necessidade de uma nova estrutura de dados
    • Propondo o desafio de unir dicionários
    • Ajustando preços de produtos na TRATOTECH
    • Para saber mais: índices negativos em listas
    • Faça como eu fiz: API e Dados em Python
    • O que aprendemos?
  3. Entrada e conversão de dados

    • Projeto da aula anterior
    • Explorando o loop `for` em Python
    • Conceito de funções em Python
    • Iniciando a simplificação da função
    • Desafio de resumir e-mails
    • LLMs open source
    • Para saber mais: operador de resto em python
    • Padronizando descrições de produtos
    • Faça como eu fiz: textos, loops e APIs
    • O que aprendemos?
  4. Leitura e escrita

    • Projeto da aula anterior
    • Explorando a leitura e escrita de arquivos
    • Leitura de arquivos
    • Preparando o ambiente
    • Pandas e sua importância
    • Desafio e a etapa 1
    • Gerenciamento de arquivos de transações no Bytebank
    • Para saber mais: salvar arquivos csv
    • Faça como eu fiz: arquivos e pandas
    • O que aprendemos?
  5. Conhecendo a Pandas

    • Projeto da aula anterior
    • Manipulação de dados com Pandas
    • Filtragem de elementos
    • Métodos LOC e ILOC
    • Desafio com Python e Pandas
    • Preparando o ambiente: reviews.csv
    • Análise de sentimento de reviews com o Gemini
    • Filtrando recompensas personalizadas na Clickbonus
    • Para saber mais: set_index em pandas
    • Faça como eu fiz: DataFrames e Filtros
    • O que aprendemos?
  6. Desafio Final

    • Código completo da aula anterior
    • Preparando o ambiente
    • Tratamento de erros com Try, Except e Finally
    • Selecionando análises negativas para categorização
    • Revisando a categorização de resenhas
    • Explorando a execução local de IAs
    • Introduzindo o desafio final
    • Preparando o ambiente: resenhas-app-gpt.txt
    • Resolução do desafio
    • Tratamento de exceções em buscas de livros
    • Para saber mais: modularização de funções em python
    • Faça como eu fiz: lidar com exceções e IA
    • Arquivos do curso
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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