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How to get started in AI: artificial intelligence course to create applications with NoCode

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Estimated reading time: 14 minutes

Introduction to the world of Artificial Intelligence and NoCode

Have you ever thought about create apps without having to dive in in the mysteries of programming? How about using Artificial Intelligence to simplify everyday tasks?

If you are looking for innovation with ease, mixing Artificial Intelligence with NoCode platforms can be a masterstroke.

We'll show you how this is possible in this mini artificial intelligence course, and believe me, it's easier than it seems.

Here, we will guide you through the first steps in the world of Artificial Intelligence:

What it is, how it works and its main applications, such as generation of images, audio and text.

But it doesn’t stop there! We’ll also teach you how to combine these technologies with NoCode tools like Make and n8n.

That's right, you'll learn how to create incredible solutions without needing a single piece of code. If you want to turn your ideas into reality, This article is the perfect starting point.

What is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI) is becoming an essential part of our daily lives. Imagine a world where your smartphone can predict what you want to do, or a car that drives itself through city streets.

This is already happening thanks to AI, which allows machines to learn and make decisions intelligently.

One of the most fascinating aspects of AI is its ability to learn from past experiences.

This is possible through something called machine learning, where computers improve their skills by observing and analyzing large volumes of data.

Let's look at some important points about AI

What is important to know about AI

  • Learning ability: AI can identify patterns in complex data, which allows it to continually improve its own skills.
  • Decision making: With the speed and precision that AI offers, it can make decisions in fractions of a second, something especially useful in areas such as financial markets and medical emergencies.
  • Automation: AI is capable of automating repetitive tasks, freeing people to focus on more creative and strategic tasks.

A practical example of the application of AI is in virtual assistants, such as Siri and Alexa.

They learn from each interaction, becoming more efficient at understanding and responding to your requests.

This shows how AI is integrated into our lives, making everyday tasks easier.

Understanding AI is a valuable skill these days. By understanding the basic principles, you can not only take advantage of its benefits but also identify opportunities to apply it in your field of work.

AI is no longer restricted to large companies; it is accessible to everyone, opening up a world of possibilities to innovate and improve processes in any area.

In short, Artificial Intelligence is a powerful tool that is shaping the future.

With it, we can not only automate tasks, but also create solutions that significantly improve our quality of life and work efficiency.

How do AIs work?

How an AI works

Have you ever stopped to think about how artificial intelligence (AI) can make our lives so much easier?

Whether it’s recommending movies or helping predict the weather, AI seems to have an almost human-like “power” to understand and process information.

But how does this actually happen? Let's simplify it here.

Understanding the basis of AI

At the heart of AI are algorithms, which are recipes or instructions that the computer follows to perform tasks.

These algorithms can learn from data. That’s right, they improve as they receive more information, in a process called machine learning.

  • Machine Learning: Imagine that you want the computer to recognize photos of cats. You don't tell him what a cat looks like. Instead, you show thousands of photos of cats and eventually the system starts to identify patterns that define what a cat is.
  • Neural networks: Inspired by the human brain, these networks are sets of algorithms that try to recognize patterns. They interpret sensory data, such as images and sounds, much like our brain interprets the senses.
  • Natural Language Processing: This allows AI to understand and respond in human language. So when you talk to virtual assistants like Siri or Alexa, it's natural language processing that's at work.

A practical example of the use of AI is when you use a streaming service like Netflix.

Based on the movies you watch, AI suggests other movies you might like.

This is done by analyzing patterns in your viewing history and comparing them to thousands of other users.

In short, artificial intelligences today are capable of performing complex tasks that would normally require human intelligence.

They're everywhere, making everything from movie choices to complex weather forecasts easier.

The key to their functioning is their ability to learn and adapt, becoming increasingly efficient the more they are used.

Artificial Intelligence Categories

Artificial Intelligence (AI) is increasingly present in our daily lives, and understanding its different categories can help you discover new possibilities.

I'll explain three main categories of AI that are transforming the way we interact with the world around us.

 

AI for imaging

This technology is super interesting! Think of a system that can identify everything in a photo.

This capability is used for everything from unlocking your phone with your face to providing life-saving medical diagnoses. And artists are using AI to create works of art that were previously unimaginable.

DALL E 3: Developed by OpenAI, it allows you to generate detailed images from textual descriptions, with integration with ChatGPT.

Midjourney: Focused on creating artistic and stylized images, it is widely used by designers and content creators.

Stable Diffusion: Open source model that offers flexibility for customization and fine-tuning of image generation.​

 

AI for audio generation


Imagine talking to your cell phone and having it understand everything you say, or even transform any text into a clear and natural narration.

This is now possible thanks to audio AIs. They make it easier to make simple requests to a virtual assistant or create audiobooks or podcasts without using a real human voice.

ElevenLabs: Specialized in voice cloning and realistic speech synthesis, allowing you to create personalized voices with high fidelity.

Play.ht: Uses cutting-edge technology to convert text to speech with natural voices, supporting multiple languages.

Descript: Tool that combines audio editing with automatic transcription, facilitating the creation and editing of sound content.

 

AI for text generation


This is the technology behind chatbots that answer questions on websites or apps.

Text AI can write articles, create summaries of large texts, and even help writers overcome writer’s block. It’s a powerful tool for automating and personalizing communications.

ChatGPT: OpenAI's language model capable of generating coherent and relevant texts in different contexts, from informal conversations to complex essays.

Jasper: Focused on content marketing, helps create SEO-optimized texts, ads and social media posts.

Copy.ai: Provides fast text generation for a variety of purposes, including emails, product descriptions, and content ideas. ​

Each of these categories has the power to transform different sectors, from art to health and communication.

By understanding these technologies in depth, you can not only better understand how they work, but also begin to imagine how they can be applied to your life or work.

The key is to explore these tools and think about how they can solve problems in new and creative ways.

AI for image, audio and text generation

Artificial Intelligence (AI) is an incredible tool that is changing the way we create and interact with images, audio and text.

It helps us to do fascinating things, from creating art to improving our communication.

In the world of images, AI can identify people, objects, and landscapes in photos.

This is super useful in areas like security, where facial recognition systems keep places safer, or in medicine, helping doctors analyze imaging scans more accurately.

Artists are also using AI to create unique works of art, mixing styles or creating new artistic visions.

When it comes to audio, AI is no slouch either. It can turn text into speech that sounds almost as natural as a human speaking.

This is great for those who use virtual assistants or prefer to listen to a book instead of reading. Additionally, AI systems help with audio transcription, making online meetings and classes more accessible to everyone.

AI-powered text generation is becoming increasingly advanced. Chatbots, for example, are becoming increasingly better at simulating human conversations.

This helps a lot in customer service, where the bot can resolve simple issues without a human needing to intervene.

There are also programs that help writers overcome writer's block by suggesting ideas or completing sentences.

In all of these areas, AI is opening up new possibilities, making our lives easier and our businesses more efficient.

With it, we can not only do more, but also do better, exploring new ways of creating and interacting with the world around us.

AI agents and their application

What are the main applications of AI?

Artificial Intelligence Agents, or AIs, are like virtual helpers that make life easier for people and businesses.

They can do a little bit of everything, from answering questions to helping you sell more and better.

Imagine a virtual assistant who serves customers day and night, without rest. This assistant can answer questions, offer products and even close sales. It is an employee who does not take vacations and is always ready to help.

Another interesting example is an agent who analyzes what customers like and suggests products that they actually want to buy. This helps improve sales and delight customers.

For an AI agent to work well, you need to configure it correctly and feed it with a lot of data. This way, he learns and gets better and better at what he does.

A good initial configuration and a constant feed of data are essential for the agent to improve their skills.

With the advancement of technology, these agents are becoming indispensable. They help to offer a more personalized and efficient service, which is exactly what most customers are looking for today.

Additionally, connecting these agents to tools that do not require programming knowledge, such as make up and n8n, enhances your capabilities.

This integration allows you to create innovative solutions without needing to understand codes.

It is a way to innovate and stand out in the market, offering services that really catch the attention of customers.

If you are interested in using these technologies, there are courses that teach you how to get the most out of AI agents and NoCode tools.

Taking advantage of these resources can be the key to your business's success in the digital world.

Connecting AI with NoCode tools

Integrating Artificial Intelligence (AI) into your projects is now easier than you think, thanks to NoCode tools.

These platforms allow you to add advanced AI capabilities without having to write code. This opens up a world of possibilities, even if you’re not an experienced programmer.

NoCode tools simplify the process of adding AI to your application. You just need to select and drag the components you want to use.

For example, if you want to create a system that recognizes photos, you don't need to learn about complex algorithms.

Just choose the image recognition block in your NoCode platform and voila, your functionality is added.

This ease of use brings countless opportunities for innovation. Imagine creating an app that helps manage visitors to a company using facial recognition, or a virtual assistant to automatically assist customers.

All of this becomes possible and practical with NoCode and AI.

A real-world example would be creating a chatbot for your website. Chatbots can understand common customer questions and respond intelligently.

This improves the user experience, reduces the burden on your support team, and keeps your customers happy.

If you've always wanted to incorporate cutting-edge technology into your projects, but felt limited by programming, NoCode and AI tools are the solution. They open the doors to creating innovative solutions without complications.

Imagine the possibilities and start exploring this powerful combination today.

Using Make and n8n for integration

Exploring the integration of Artificial Intelligence (AI) with NoCode tools like Make and n8n can truly transform the way you develop solutions and automations.

These tools make the entire process more accessible and less technical, allowing even non-programmers to create complex systems.

make up is a visual tool that makes it easy to automate tasks. Imagine you want AI to analyze sales data and automatically send you an email report whenever it reaches a certain value.

With Make, you can do this by dragging and dropping action blocks, without writing a line of code.

n8n, on the other hand, offers a similar approach, but is even more flexible. It allows you to integrate several different applications, such as your database, email tools, and of course, your AI.

For example, you can set up a flow that, upon receiving new data, sends it to AI to process and then automatically updates a dashboard that you use for monitoring.

To get started using these tools, follow these simple steps:

  1. Log in and sign up or install Make or n8n.
  2. Create a new project and set up the workflow by dragging the necessary steps.
  3. Configure data inputs and outputs. Make sure all the data your AI needs is being sent correctly.
  4. Run a test to make sure everything is working as expected.
  5. Adjust whatever is necessary to optimize the process.

These steps not only simplify but also enhance your operations, allowing you to focus on other areas of your business while automation takes care of repetitive or complex processes.

Integrating AI with NoCode tools is a path of no return for those looking for efficiency and innovation.

Start small, test different settings, and see how these tools can help you achieve impressive results with less effort.

NoCodeIA Course

We hope you enjoyed exploring the fascinating world of Artificial Intelligence in conjunction with NoCode tools.

Now that you know how these technologies work and how they can be integrated, you are one step ahead of starting your own projects with more confidence and innovation.

Combining Artificial Intelligence and NoCode not only simplifies the process of developing technological solutions, but also opens up a range of possibilities for anyone, regardless of their technical level.

Imagine being able to create applications, tools or services that use AI without having to write a single line of code!

Don't miss the chance to be at the forefront of this technological revolution. O NoCodeIA course NoCodeStartup is designed to take you from basics to advanced, preparing you to create effective and innovative solutions.

Are you ready to turn your ideas into reality? Join us and master the tools that will shape the future of digital development!

 

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More Articles from No-Code Start-Up:

THE engenharia de prompt – ou prompt engineering – é, hoje, a habilidade‑chave para extrair inteligência prática de modelos generativos como o GPT‑4o. Quanto melhor a instrução, melhor o resultado: mais contexto, menos retrabalho e respostas realmente úteis.

Dominar esse tema expande a criatividade, acelera produtos digitais e abre vantagem competitiva. Neste guia, você entenderá fundamentos, metodologias e tendências, com exemplos aplicáveis e links que aprofundam cada tópico.

O que é Engenharia de Prompt
O que é Engenharia de Prompt

O que é Engenharia de Prompt?

THE engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning and chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos
Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A AI Agent and Automation Manager Training traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso FlutterFlow course, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais
Ferramentas e Recursos Essenciais

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa N8N Training.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Customer Success: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt
Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

THE engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a SaaS IA NoCode Training da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode and AI.

O que é o DeepSeek
O que é o DeepSeek

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá what is it?, como usar, por que ele importa and oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

  1. Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
  2. Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
  3. Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

  • Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
  • Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
  • Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento and explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa AI Agent and Automation Manager Training, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain and n8n.

DeepSeek Coder geração e compreensão de código
DeepSeek Coder geração e compreensão de código

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

  • Completar funções em múltiplas linguagens;
  • Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
  • Gerar testes unitários automaticamente.

Para equipes freelancer and agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

DeepSeek Hugging Face Hub
DeepSeek Hugging Face Hub

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n and make up permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

  1. Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
  2. Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
  3. Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow or WebWeb using HTTP Request actions. No módulo avançado do FlutterFlow Course explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios
DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

  • E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
  • SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
  • Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings and prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitations

  • License research‑only ainda impede uso comercial direto;
  • Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
  • Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.
Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek

Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek


Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.

Na SaaS IA NoCode Training, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..

Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.

Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow and JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.

Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa AI Agent and Automation Manager Training – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele
O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?

Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:

  1. Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets and apps interativos, chamados de Spaces.
  2. Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
  3. Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).

Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.

Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e feedback fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)
Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.

Transformers

Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.

O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).

Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.

Datasets

Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.

Diffusers

A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Stable Diffusion, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.

Gradio & Spaces

O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.

Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.

Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso FlutterFlow Course e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.

Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos

Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.

Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers.
Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.

Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.

Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.

Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.

Como começar a usar o Hugging Face na prática
Como começar a usar o Hugging Face na prática

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:

  1. Create an account em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
  2. Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
  3. Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
  4. Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
  5. Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.

Depois de executar esses passos, você já poderá:
• Ajustar modelos com fine‑tuning
• Integrar a API REST à sua aplicação Bubble
• Proteger inferência via chaves de API privadas

Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA

Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.

Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.

Se quiser apro­fundar esses fluxos, recomendamos o nosso Make Course (Integromat) and the SaaS IA NoCode Training, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

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