Coloque IA de verdade
dentro dos seus apps
Depois de aprender a base de mobile e backend, aqui você aprende a conectar modelos de IA aos seus projetos: visão computacional, chatbots, análise de texto e experiências inteligentes dentro do app.
Carga horária estimada: 20 aulas · 30h com foco em integrações práticas de IA, tanto no app quanto no backend.
O que você sai sabendo após o Módulo 7
O objetivo é que você consiga pensar features com IA de ponta a ponta: da ideia ao código rodando em produção.
Reconhecimento de imagem com ML Kit
Integrar ML Kit ao app para reconhecimento de texto, códigos de barra ou objetos simples, entendendo o fluxo de captura de imagem, envio para o modelo e exibição do resultado.
Chatbot interno no app com OpenAI
Criar um chat interno no app que conversa com uma API de IA (OpenAI, Gemini, etc.), lidando com prompts, histórico de conversa e exibição das respostas de forma amigável.
Processamento de linguagem natural (NLP) na prática
Usar modelos de linguagem para classificar textos, extrair intenções e resumir conteúdos, criando automações úteis como triagem de mensagens ou geração de respostas sugeridas.
IA via API no back-end (Node.js)
Encapsular chamadas a APIs de IA no back-end em Node.js, criando endpoints próprios para seu app em vez de chamar a IA direto do mobile, ganhando segurança e flexibilidade.
Design de features com IA centradas no usuário
Pensar em casos de uso reais de IA dentro do app (recomendações, assistentes, automações) que entregam valor de verdade, sem virar só enfeite ou aumentar demais a complexidade.
Custo, privacidade e limites de uso
Entender custos de chamada, limites de requisição, privacidade de dados e boas práticas para usar IA em produção sem surpresas na fatura ou problemas de conformidade.
Como o Módulo 7 está organizado
Bloco 1 · Fundamentos práticos de IA em produtos
- Diferenciando hype de aplicações realmente úteis
- Tipos de modelos (visão, texto, fala) e quando usar cada um
- Fluxo de chamada de APIs de IA (requisição → modelo → resposta)
- Mini exercício: desenhando features de IA para um app real
Bloco 2 · Visão computacional com ML Kit
- Configurando ML Kit no projeto Flutter
- Captura de imagem da câmera e da galeria
- Reconhecendo texto/códigos de barra/objetos simples
- Mini projeto: leitor inteligente dentro do app
Bloco 3 · Chatbots e NLP no app
- Montando a tela de chat dentro do app
- Conectando com uma API de IA de texto
- Trabalhando com histórico de conversa e contexto
- Mini projeto: assistente interno para dúvidas do usuário
Bloco 4 · IA via backend em Node.js
- Criando endpoints no Node.js que chamam APIs de IA
- Tratando erros, timeouts e respostas inconsistentes
- Separando chaves e segredos em variáveis de ambiente
- Mini projeto: rota de "resumo inteligente" para textos longos
Bloco 5 · Colando tudo no app mobile
- Conectando o app Flutter ao backend com IA
- Exibindo estados de loading, erro e resposta de forma clara
- Melhorando UX para lidar com latência e falhas
- Mini projeto: feature completa de IA dentro de um app existente
Bloco 6 · Custos, limites e ética no uso de IA
- Estimando custo por requisição e por usuário ativo
- Definindo limites de uso dentro do app
- Boas práticas de privacidade e transparência com o usuário
- Checklist antes de lançar uma feature de IA em produção
O que você constrói neste módulo
Aqui você cria features de IA completas, que podem ir direto para o seu portfólio.
- Um leitor inteligente usando ML Kit (texto, códigos ou objetos simples).
- Um chatbot interno no app conectado a uma API de IA.
- Uma rota de backend que resume textos ou classifica mensagens.
- Uma tela do app integrando essas features com UX pensada.
- Um plano básico de custos, limites e privacidade para suas integrações.
Como a IA te ajuda no Módulo 7
IA ajudando a usar IA
- Escrever prompts melhores para casos de uso específicos.
- Pedir exemplos de integrações semelhantes às que você quer fazer.
- Explorar limitações dos modelos antes de colocá-los em produção.
- Criar documentos de arquitetura explicando suas escolhas de IA.
IA como revisora de risco
- Levantar possíveis riscos de privacidade e viés em features de IA.
- Discutir cenários de mau uso e como mitigá-los.
- Criar mensagens claras para o usuário sobre o uso de IA.
- Montar um checklist de responsabilidade no uso de IA nos seus apps.
Pronto para lançar apps com IA de verdade?
Ao concluir este módulo, você terá features de IA rodando em apps reais, entendendo tanto a parte técnica quanto as implicações de usar essa tecnologia em produção.
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