Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR
Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outros profissionais de dados que desejam criar aplicativos de IA generativa usando as estruturas mais recentes e populares e os recursos do Databricks.
A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.
Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides nas Os três primeiros módulos. Você pode acessar os cadernos das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.
Building Retrieval Agents On Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de agentes de recuperação na Databricks Data Intelligence Platform. Os participantes aprenderão a analisar documentos não estruturados e a convertê-los em dados estruturados, a transformar e segmentar conteúdo para workflows de recuperação, a criar soluções de vector search para recuperação de documentos e a desenvolver agentes prontos para produção utilizando MLflow e Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde o processamento de documentos até à geração de incorporações, vector indexing e implantação do agente com capacidades de governação.
Building Single-Agent Applications on Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de aplicações de agente único na Databricks Data Intelligence Platform. Os alunos aprenderão a criar AI Agents que utilizam as funções do Unity Catalog como ferramentas, a implementar um rastreio e monitorização abrangentes com o MLflow e a implementar agentes utilizando frameworks tradicionais como o LangChain e soluções modernas como o Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde a criação e teste iniciais da ferramenta no AI Playground até à implementação em produção, com recursos de governação, avaliação e melhoria contínua.
Agent Evaluation on Databricks
Este curso ensina os alunos a avaliar sistematicamente os agentes de IA usando a framework de avaliação do MLflow, abordando os desafios exclusivos dos sistemas de IA não determinísticos que os testes de software tradicionais não conseguem lidar. Os alunos aprendem a implementar várias abordagens de avaliação, incluindo judges integrados para critérios comuns, como correção e segurança, guideline judges para requisitos específicos de negócios e judges personalizados para necessidades especializadas. O curso abrange avaliação off-line usando datasets selecionados e monitoramento de produção on-line, com experiência prática usando as capacidades de MLflow tracing para entender os padrões de execução do agente e coletar feedback humano de diferentes tipos de partes interessadas. Por meio de demonstrações práticas e laboratórios, os alunos desenvolvem habilidades na criação de fluxos de trabalho de avaliação que impulsionam melhorias contínuas de qualidade em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de AI agent.
Generative AI Application Deployment and Monitoring: Pronto para aprender a implantar, operacionalizar e monitorar aplicativos de IA generativa? Este módulo o ajudará a adquirir habilidades na implantação de aplicativos de IA generativa usando ferramentas como o Model Serving. Também abordaremos como operacionalizar aplicativos de IA generativa seguindo as práticas recomendadas e as arquiteturas recomendadas. Por fim, discutiremos a ideia de monitorar aplicativos de IA generativa e seus componentes usando o Lakehouse Monitoring.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/conhecimentos/habilidades:
• Capacidade de escrever código Python de qualidade de produção, incluindo OOP, gestão de exceções, decoradores, dicas de tipo e documentação adequada.
• Experiência na escrita avançada de SQL SELECT queries, no tratamento de tipos de dados e valores NULL, e na criação de funções SQL reutilizáveis e bem documentadas.
• Conforto a navegar pelo Databricks workspace e notebooks, gerir compute, usar o Catalog Explorer e compreender os serviços geridos pela Databricks.
• Compreensão do comportamento dos LLMs, engenharia básica de prompts, conceitos RAG, raciocínio de agentes e trabalho com REST APIs e cargas úteis JSON.
• Familiaridade básica com MLflow, agent frameworks (por exemplo, LangChain) e treino recomendado em Databricks, como Fundamentos dos AI Agents.
• Familiaridade com conceitos de processamento de linguagem natural
• Familiaridade com a engenharia de prompts/melhores práticas de engenharia de prompts
• Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform
• Familiaridade com RAG (preparação de dados, construção de uma arquitetura RAG, conceitos como incorporação, vectors, vector databases, etc.)
• Experiência na construção de aplicações LLM usando LLM chains e agents de raciocínio multi-estágio
• Experiência com as ferramentas da Databricks Data Intelligence Platform para avaliação e governação.
• Compreensão dos conceitos do Unity Catalog, incluindo catálogos e esquemas
• Conhecimento básico de MLflow
Outline
Building Retrieval Agents On Databricks
• Análise e fragmentação de documentos
• Vector Search para recuperação
• Criação e registro de agentes de recuperação
• Agent Bricks
Building Single-Agent Applications on Databricks
• Fundamentos de agentes
• Criação de agentes individuais
• Agentes reproduzíveis
• Agentes prontos para produção com Agent Bricks
Agent Evaluation on Databricks
• Fundamentos de avaliação de AI Agent
• Judges integrados e de diretriz
• Judges personalizados e feedback humano
Generative AI Application Deployment and Monitoring
• Fundamentos de implantação de modelos
• Implantação em lote
• Implantação em tempo real
• Monitoramento de sistemas de IA
• Conceitos de LLMOps
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