Formação prática para desenvolver aplicações web modernas com Inteligência Artificial, utilizando TypeScript de ponta a ponta, Angular no front-end, NestJS no back-end e MySQL como banco de dados relacional.
Objetivo
Ao concluir a formação, o aluno será capaz de projetar, implementar, testar, publicar e defender tecnicamente um Micro-SaaS que combine:
- interface web responsiva;
- API segura;
- persistência em MySQL;
- integração com modelos de IA;
- RAG sobre documentos;
- ferramentas, MCP e agentes;
- aprovação humana para ações críticas;
- testes, observabilidade e controle de custos;
- fluxo de entrega contínua.
Organização do conteúdo
- Contexto, andamento e continuidade
- Matriz curricular
- Arquitetura técnica
- Módulo 1 - Fundamentos da Web
- Aula 1.1 - Como a Web funciona
- Aula 1.2 - HTML semântico, formulários e acessibilidade
- Aula 1.3 - CSS e design responsivo
- Aula 1.4 - JavaScript no navegador
- Aula 1.5 - DevTools, acessibilidade, desempenho e segurança
- Aula 1.6 - Git, documentação, publicação e apresentação
- Lista de verificação de auditoria web
- Rubrica do Projeto do Módulo 1
- Roteiro de apresentação
- Projeto executável do Módulo 1
Aulas renderizadas do Módulo 1
- Aula 1.1 - Como a Web funciona
- Aula 1.2 - HTML semântico, formulários e acessibilidade
- Aula 1.3 - CSS e design responsivo
- Aula 1.4 - JavaScript no navegador
- Aula 1.5 - DevTools, acessibilidade, desempenho e segurança
- Aula 1.6 - Git, documentação, publicação e apresentação
Módulo 2 - JavaScript moderno
- Plano do módulo
- Aula 2.1 - Valores, variáveis, tipos e operadores
- Laboratório - Explorador de tipos
- Aula 2.2 - Condições e repetições
- Laboratório - Classificador de tarefas
- Aula 2.3 - Funções, escopo e closures
- Laboratório - Biblioteca de regras
- Aula 2.4 - Arrays e transformação de dados
- Laboratório - Painel de métricas
- Aula 2.5 - Objetos, JSON e modelagem
- Laboratório - Modelador de tarefas
- Aula 2.6 - Módulos e tratamento de erros
- Laboratório - Aplicação modular
- Aula 2.7 - Promises, async/await e Fetch
- Laboratório - Cliente de API
- Aula 2.8 - Armazenamento, testes e projeto final
- Laboratório - Painel final de tarefas
Módulo 3 - TypeScript, Git e qualidade
- Plano do módulo
- Aula 3.1 - Introdução ao TypeScript
- Laboratório - Primeiro projeto TypeScript
- Aula 3.2 - Interfaces, aliases e contratos
- Laboratório - Modelador de contratos
- Aula 3.3 - Unions, narrowing e generics
- Laboratório - Biblioteca genérica de estados
- Aula 3.4 - Configuração, lint e formatação
- Laboratório - Fluxo local de qualidade
- Aula 3.5 - Git, branches e pull requests
- Laboratório - Fluxo Git local e remoto
- Aula 3.6 - Testes, documentação e projeto final
- Laboratório - Painel de entrega TypeScript
Módulo 4 - Angular
- Plano do módulo
- Aula 4.1 - Introdução ao Angular e componentes
- Laboratório - Anatomia de um componente
- Aula 4.2 - Templates, bindings e control flow
- Laboratório - Lista dinâmica de tarefas
- Aula 4.3 - Composição, inputs e outputs
- Laboratório - Fluxo entre componentes
- Aula 4.4 - Serviços e injeção de dependência
- Laboratório - Mapa de serviços e injetores
- Aula 4.5 - Rotas, layouts e navegação
- Laboratório - Simulador do Angular Router
- Aula 4.6 - Formulários e validação
- Laboratório - Cadastro acessível de tarefa
- Aula 4.7 - HTTP, APIs e RxJS
- Laboratório - Console de requisições
- Aula 4.8 - Signals e estado da interface
- Laboratório - Grafo reativo de tarefas
- Aula 4.9 - Interceptors, erros e acessibilidade
- Laboratório - Fluxo HTTP resiliente
- Aula 4.10 - Testes, compilação e projeto final
- Laboratório - Auditoria final do painel Angular
Módulo 5 - Node.js, NestJS e APIs
- Plano do módulo
- Aula 5.1 - Introdução ao Node.js e NestJS
- Laboratório - Ciclo de uma API NestJS
- Aula 5.2 - Módulos, controladores e provedores
- Laboratório - Mapa do contêiner NestJS
- Aula 5.3 - REST, rotas e respostas HTTP
- Laboratório - Console REST da Knowledge API
- Aula 5.4 - DTOs, pipes e validação
- Laboratório - Fluxo de validação
- Aula 5.5 - Erros, filtros e configuração
- Laboratório - Centro de erros e configuração
- Aula 5.6 - OpenAPI e documentação
- Laboratório - Explorador de contrato OpenAPI
- Aula 5.7 - Registros, interceptadores e testes
- Laboratório - Central de observação e testes
- Aula 5.8 - Compilação e projeto final
- Laboratório - Painel de entrega da Knowledge API
Arquitetura pedagógica
A formação principal possui 240 horas, distribuídas em cinco níveis:
- Fundamentos de programação web.
- Desenvolvimento full-stack.
- Aplicações web com IA.
- Agentes, MCP e arquitetura AI-first.
- Produção, governança e projeto final.
Os assuntos de Kubernetes, Terraform, AIOps, LoRA e sistemas multiagente avançados serão oferecidos como trilhas de aprofundamento.
Projeto evolutivo
Durante o curso, o aluno construirá uma plataforma inteligente de conhecimento. O produto começa como uma página web e evolui até se tornar um Micro-SaaS completo.
Cada módulo adiciona uma capacidade real ao produto:
- página responsiva;
- aplicação Angular;
- API NestJS;
- autenticação e MySQL;
- chat com IA;
- documentos e RAG;
- ferramentas e MCP;
- agentes com aprovação humana;
- observabilidade e segurança;
- publicação do produto.
Padrão das aulas
Cada aula deve conter:
- introdução para quem ainda não conhece o assunto;
- objetivos mensuráveis;
- pré-requisitos;
- explicação conceitual;
- demonstração;
- implementação guiada;
- exercício de fixação;
- desafio individual;
- erros comuns;
- critérios de aceite;
- material produzido para o portfólio.
A introdução deve responder, em linguagem direta:
- o que é o assunto;
- para que ele serve;
- onde funciona;
- com quais conceitos costuma ser confundido;
- o que não é necessário saber antecipadamente;
- como ele se conecta ao projeto do curso.
O ciclo pedagógico adotado é:
Entender -> observar -> implementar -> testar -> corrigir -> publicar.