Material de estudo guiado e prático para a certificação AI-200 (credencial Azure AI Cloud Developer Associate, sucessora da AZ-204). 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).
⚠️ Confirme duração, número de questões, custo e idiomas na página oficial antes de agendar. VejaCOMECE-AQUI.md.
- Quem vai prestar a AI-200 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 back-end de IA no Azure (containers, dados/vector search, serverless, mensageria, segurança e observabilidade).
Você não precisa gastar com Azure para a maior parte: muitos labs rodam localmente (Docker, PostgreSQL/Redis em container, Functions e Cosmos no emulator). Só sobe recurso real quando inevitável — 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-200-plano.html |
O plano: mercado, 4 domínios e cronograma de 12 semanas (com painel de progresso no navegador) |
projetos/ |
Os 11 pacotes de estudo autoguiados (veja abaixo) |
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").
A numeração já segue a ordem de execução recomendada (veja o porquê em
COMECE-AQUI.md / projetos/README.md).
| Projeto | Foco |
|---|---|
00-fundamentos |
Python p/ Azure SDKs + auth keyless |
01-containers-acr |
Docker, ACR, ACR Tasks, App Service |
02-orquestracao-containers |
Container Apps, KEDA, AKS, troubleshooting |
03-seguranca |
Key Vault, App Configuration |
04-observabilidade |
OpenTelemetry, KQL, Azure Monitor |
05-functions-serverless |
Azure Functions, triggers/bindings, serverless API |
06-mensageria-eventos |
Service Bus, Event Grid, dead-letter |
07-cosmos-vector |
Cosmos DB for NoSQL, vector search, change feed |
08-postgresql-rag |
PostgreSQL, pgvector, RAG patterns |
09-redis-cache |
Azure Managed Redis, caching, vector indexing |
10-capstone |
Capstone — back-end de IA end-to-end |
- Claude Code instalado (ou outro assistente de IA capaz de ler os
CLAUDE.md). - Python 3.10+, git e Docker (vários labs rodam em container local).
- Uma conta Azure (o nível gratuito cobre boa parte; alguns labs sobem recursos pagos — sempre avisados, com teardown).
- Navegador para abrir o
ai-200-plano.html.
Sinta-se à vontade para clonar, estudar e adaptar. Sugestões e correções 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.