Escassez de mão de obra em tecnologia, Rocketseat abre inscrições gratuitas para a 22ª NLW com programação com IA entre 12 e 16 de março e três trilhas práticas com certificado

Inscrições abertas para a 22ª edição do NLW, com foco em programação com IA e trilhas para iniciantes e intermediários

A Rocketseat abriu inscrições para cursos gratuitos de programação com uso de Inteligência Artificial na 22ª edição do Next Level Week, que ocorre entre 12 e 16 de março. Segundo a organização, o tema central desta edição é Programação com IA, com foco em aplicar ferramentas de IA no dia a dia do desenvolvimento.

De acordo com a Rocketseat, as aulas são práticas e voltadas a quem está em nível iniciante ou intermediário em programação web e visão computacional. O evento promete conteúdo atualizado, suporte da comunidade e tecnologias de ponta, com direito a certificado de participação ao final.

Os participantes podem escolher entre três trilhas de aprendizado, conforme a linguagem e a experiência: uma trilha para iniciantes com HTML, CSS e JavaScript com IA; uma trilha full-stack JavaScript com workflows agênticos; e uma trilha de Python e visão computacional. As atividades são conduzidas por educadores e líderes técnicos da Rocketseat.

As inscrições podem ser feitas aqui. A empresa destaca que a jornada é guiada, com projeto construído do zero e suporte em comunidade ativa para acelerar a aprendizagem.

Quem pode participar e como se inscrever, vagas gratuitas com certificado

Segundo a Rocketseat, o NLW 22 é indicado para estudantes, profissionais em transição de carreira e desenvolvedores em início de jornada que buscam aplicar IA de forma prática. Também atende perfis intermediários interessados em experimentar workflows com agentes e visão computacional.

As vagas são gratuitas e a inscrição é rápida. Após se cadastrar, o participante escolhe a trilha e recebe orientações para acompanhar a imersão intensiva entre 12 e 16 de março, com direito a certificado mediante participação nas atividades propostas.

Trilha para iniciantes, HTML CSS e JavaScript com IA no dia a dia

Para quem está começando, a trilha recomendada é HTML+CSS+JS com IA, voltada a estruturar páginas com HTML, criar estilos modernos em CSS e adicionar interatividade com JavaScript. A proposta é usar a IA como copiloto durante o desenvolvimento, reduzindo tempo em tarefas repetitivas e acelerando a aprendizagem.

A condução é de Mayk Brito, CCO e educador na Rocketseat, que ensina práticas essenciais de front-end e boas decisões de interface. O conteúdo busca consolidar fundamentos, apresentar padrões e mostrar como pedir boas sugestões à IA para resolver problemas comuns.

Segundo a organização, a abordagem prática inclui passos guiados, exercícios aplicados e um projeto base para que o aluno enxergue a evolução ao longo da semana. O objetivo é sair com algo concreto no portfólio.

Trilha full-stack JavaScript, workflows agênticos e modo agente na prática

Para o nível intermediário, a Rocketseat oferece a trilha full-stack JavaScript com IA, criando uma aplicação completa com a IA atuando como parte do fluxo de desenvolvimento. A jornada cobre da concepção à implementação, com foco em produtividade e qualidade de código.

O conteúdo aborda workflows de desenvolvimento que integram prompts, revisão de código assistida e geração de trechos sob supervisão do desenvolvedor. A meta é testar padrões e incorporar automações que ajudem a manter consistência técnica.

Um diferencial é trabalhar com IA em modo agente para apoiar decisões arquiteturais e tarefas mais complexas da aplicação. Isso inclui discutir trade-offs, escolher bibliotecas e estruturar camadas do projeto com mais eficiência.

A trilha é conduzida por Diego Fernandes, cofundador e CTO da Rocketseat, reconhecido pela experiência em JavaScript e liderança técnica. A orientação do instrutor busca aproximar práticas do mercado e o cotidiano de times de produto.

Ao final, a expectativa é que o participante tenha construído um projeto full-stack funcional, entendendo como posicionar a IA como parceira do desenvolvimento sem abrir mão de testes, revisão humana e responsabilidades de engenharia.

Trilha Python e visão computacional, projetos com detecção de objetos

Para desenvolvedores com experiência em Python, a trilha de visão computacional foca a aplicação prática de IA em imagens. O programa aborda processamento de imagens, técnicas de detecção de objetos e modelos de computer vision aplicados a casos reais.

A condução é de Arthur Kamienski, cientista de dados e professor convidado da Rocketseat. A proposta é ligar teoria e prática com exercícios guiados e um projeto que reflita demandas do mercado.

Segundo a organização, a trilha é ideal para quem quer ampliar o repertório além do web tradicional, explorando pipelines de dados visuais, métricas de avaliação e implantação de modelos em aplicações.

O que o NLW oferece, jornada prática, comunidade e projeto do zero

De acordo com a Rocketseat, o NLW entrega uma experiência de aprendizado 100% prático, com a construção de um projeto do zero durante a semana. A curadoria de conteúdo é atualizada e orientada para desafios reais enfrentados por times de tecnologia.

Além disso, os inscritos contam com comunidade ativa e colaborativa para tirar dúvidas, trocar referências e consolidar networking. Ao concluir as atividades, o participante recebe certificado de participação, útil para o currículo e o portfólio.

Calendário do evento e organização, imersão intensiva entre 12 e 16 de março

O cronograma concentra-se entre 12 e 16 de março, com conteúdos distribuídos para favorecer a prática diária e a evolução do projeto. A organização recomenda reservar tempo na agenda para acompanhar as etapas e aplicar os exercícios propostos.

Como cada trilha atende perfis diferentes, a escolha deve considerar objetivos profissionais e o nível de familiaridade com as tecnologias. A trilha introdutória prioriza bases sólidas, enquanto as trilhas intermediárias mergulham em workflows agênticos e computer vision em projetos aplicados.

O que você acha do uso da IA como copiloto no desenvolvimento, acelera a aprendizagem ou pode criar dependência excessiva das ferramentas? Deixe seu comentário e conte qual trilha você escolheria e por quê, vamos enriquecer o debate com experiências e pontos de vista diferentes.

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