Aleksey Seleznev lança curso gratuito em vídeo de R para desenvolver ferramentas de IA

Aleksey Seleznev publicou um curso gratuito em vídeo de R dedicado à criação de ferramentas de IA, interfaces de chat e sistemas multiagente. O curso foi montado como um roteiro prático para quem já programa em R e quer integrar LLMs aos seus fluxos de trabalho, em vez de apenas usar chats na web.

O que há no curso

A ideia central é mostrar que o ecossistema do R já serve não só para análise clássica e visualização, mas também para o desenvolvimento completo de aplicações de IA. O autor não aposta num conjunto de truques soltos, e sim numa pilha de ferramentas conectadas: `ellmer` para trabalhar com modelos, `mcptools` para MCP, `ragnar` para RAG, `shinychat` e `querychat` para interfaces e `mini007` para cenários com agentes. Com isso, o curso parece menos um panorama de novidades e mais uma tentativa de oferecer aos desenvolvedores de R uma trajetória pronta de entrada na IA aplicada.

"Este curso não é sobre exemplos abstratos nem demos de brinquedo."

Os materiais também são gratuitos, em formato de livro online com videoaulas, anotações e exemplos de código. Isso reduz a barreira de entrada para quem trabalha com R há anos, mas ainda via os frameworks modernos de IA como território do Python. O curso resolve duas coisas ao mesmo tempo: dá uma estrutura de aprendizado e mostra quais pacotes usar agora, sem montar sozinho a pilha a partir de dezenas de repositórios e artigos.

Sete módulos práticos

O programa tem sete aulas em sequência. Primeiro, o autor explica o uso básico de LLMs com o pacote `ellmer`: configurar chaves de API, criar chats, extrair dados estruturados de textos e montar uma interface simples. Depois, o curso passa a temas mais aplicados: levar o modelo para um bot do Telegram, gerenciar o contexto do usuário e salvar o histórico de conversas entre sessões.

• Conexão direta a diferentes provedores de LLM a partir do R
• Criação de chats de IA e interfaces web com Shiny
• Execução de um servidor MCP e de um cliente MCP para trabalhar com ferramentas externas
• Construção de um sistema RAG com embeddings, DuckDB e busca híbrida
• Desenvolvimento de cenários multiagente que geram e executam código R

Na segunda metade, o foco passa para arquiteturas mais complexas. Um módulo trata do MCP como forma de conectar modelos a dados e funções, incluindo a conexão com ferramentas como o Claude Desktop. Outro aborda a abordagem RAG: embeddings, armazenamento vetorial no DuckDB e respostas com base na documentação própria. Aulas separadas explicam a configuração da interface `shinychat`, o funcionamento do `querychat`, que converte consultas em linguagem natural em SQL, e os sistemas multiagente, em que a IA não só responde, mas também coordena ações, avalia a qualidade dos resultados e executa código.

Para quem é o curso

Segundo o autor, o curso é voltado principalmente a analistas de dados, desenvolvedores de R e quem já escreve código em R com segurança. Não é um material introdutório para iniciantes absolutos: sem a sintaxe básica da linguagem e o entendimento de como funcionam os pacotes, o ritmo provavelmente será rápido demais. Já para profissionais que querem passar rapidamente de "testei um chatbot" para um protótipo funcional, o programa parece bastante prático.

O ponto forte do curso é cobrir vários cenários de trabalho que normalmente são aprendidos em partes. APIs de LLM, bots, interfaces web, acesso a dados via MCP, busca na própria base de conhecimento e padrões de agentes estão reunidos num só lugar. Para equipes corporativas, isso é especialmente útil: um analista ou desenvolvedor de BI pode manter a linguagem e a pilha principais e adicionar recursos de IA direto em projetos de R, dashboards e serviços internos existentes. O formato gratuito também pesa: o curso pode ser a porta de entrada interna de uma equipe sem orçamento específico para treinamento.

O que isso significa

O R continua sendo uma linguagem de nicho em comparação com o Python no desenvolvimento de IA, mas cursos como este mostram que a distância diminui rápido no nível das ferramentas aplicadas. Para a comunidade russófona, é um caminho pronto e estruturado para entrar em LLMs, MCP, RAG e sistemas de agentes sem sair do ecossistema habitual.