Material de estudo guiado e prático para a certificação AI-103 (Azure AI Apps and Agents Developer Associate). Não é um resumo passivo: é uma trilha de projetos hands-on que você constrói junto com o Claude Code atuando como professor — explicando antes de cada passo, deixando você escrever o código e revisando com você.
🇧🇷 Todo o material está em português (pt-BR).
⚠️ A AI-103 é um exame beta — alguns dados (duração, nota, links) ainda precisam ser confirmados na fonte oficial. VejaCOMECE-AQUI.md.
- Quem vai prestar a AI-103 e prefere aprender construindo a só ler teoria.
- Quem usa Claude Code (ou outro assistente de IA) e quer um material que conversa com a ferramenta no "modo professor".
- Qualquer pessoa que queira uma base de portfólio em IA no Azure (RAG, agentes, IaC segura, multimodal, avaliação/observabilidade).
Você não precisa gastar com Azure para a maior parte: a trilha prioriza labs free/locais e só sobe recurso real quando inevitável — sempre com aviso de custo e teardown.
# 1. Clone o repositório
git clone <URL-DESTE-REPO>.git
cd <pasta-do-repo>
# 2. Leia o guia de entrada (5 min)
# Abra COMECE-AQUI.md — ele explica todo o fluxo de estudo.
# 3. Entre no primeiro projeto e abra o Claude DENTRO da pasta
cd projetos/00-fundamentos
claude
# 4. Peça ao Claude:
# "me explique os fundamentos deste projeto e me guie no passo 1"O passo crítico é abrir o Claude dentro da pasta do projeto: lá ele lê o
CLAUDE.md daquele lab e entra automaticamente no contexto e no modo professor.
| Arquivo / pasta | Para quê |
|---|---|
COMECE-AQUI.md |
Porta de entrada — como estudar, a ordem dos projetos, o "modo professor" |
ai-103-plano.html |
O plano: mercado, 5 domínios e cronograma de 10 semanas (com painel de progresso no navegador) |
projetos/ |
Os 8 pacotes de estudo autoguiados (veja abaixo) |
docs/superpowers/ |
Spec e plano de como esta estrutura foi construída (meta-doc) |
Cada pasta em projetos/ tem 4 arquivos: README.md (o que/por quê),
CLAUDE.md (instruções do modo professor), RECURSOS.md (links oficiais) e
CHECKLIST.md (definição de "pronto").
| Projeto | Foco |
|---|---|
00-fundamentos |
Python p/ IA + ambiente Foundry + auth keyless |
01-rag-corporativo |
RAG, busca vetorial/híbrida, grounding e citações |
02-agente-multiferramenta |
Function calling, memória, human-in-the-loop |
03-iac-segura-ia |
Bicep/Terraform, private endpoints, managed identity, RBAC |
04-extracao-documentos |
Document Intelligence + Content Understanding |
05-assistente-multimodal |
Visão, OCR, fala (STT/TTS) |
06-avaliacao-observabilidade |
Evaluators, trace logging, dashboard |
07-capstone-suporte-ti |
Capstone que reúne tudo |
A ordem de execução recomendada não é a numérica — siga a sugestão em
COMECE-AQUI.md/projetos/README.md.
- Claude Code instalado (ou outro assistente de IA capaz de ler os
CLAUDE.md). - Python 3.10+ e git.
- Uma conta Azure (o nível gratuito cobre boa parte; alguns labs sobem recursos pagos — sempre avisados, com teardown).
- Navegador para abrir o
ai-103-plano.html.
Sinta-se à vontade para clonar, estudar e adaptar. Sugestões e correções (especialmente confirmando dados do exame beta marcados com ⚠) são bem-vindas via issues e pull requests.
Conteúdo licenciado sob Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Você pode compartilhar e adaptar, inclusive comercialmente, dando o devido crédito. © 2026 Melquisedeque Gomes.