Descubra cursos ideais com inteligência artificial, validação automática de links e interface web moderna.
Encontrar cursos de qualidade na internet não é difícil, difícil é separar o que realmente vale a pena do que é repetitivo, desatualizado ou simplesmente não funciona.
O CourseRecommender AI foi criado para resolver exatamente esse problema.
A partir de uma área de interesse e nível do usuário, o sistema utiliza IA generativa (Google Gemini) para identificar cursos relevantes, validar automaticamente os links e garantir que o usuário tenha acesso a opções reais, acessíveis e utilizáveis, sem perder tempo com páginas quebradas ou recomendações genéricas.
O projeto surgiu da necessidade prática de filtrar conteúdo educacional confiável em meio a um volume massivo de opções inconsistentes na internet, transformando uma busca manual e incerta em uma experiência rápida, inteligente e orientada.
- IA Generativa: Gera recomendações de cursos personalizadas conforme área e nível do usuário (Google Gemini).
- Validação Automática: Todos os links são testados em paralelo para garantir que funcionam.
- Fallback Inteligente: Se um link estiver quebrado, o sistema sugere automaticamente uma busca alternativa no Google.
- Python 3.11+
- Google Generative AI (Gemini)
- Streamlit (interface web)
- Requests (validação de links)
- python-dotenv (gestão de variáveis de ambiente)
- ThreadPoolExecutor (concorrência para validação)
- Clone este repositório:
git clone <url-do-repositorio>- Instale as dependências:
pip install -r requirements.txt- Crie um arquivo
.envcom sua chave da API Gemini:
GEMINI_API_KEY=your_key
GEMINI_MODEL=your_model
Execute a interface web:
streamlit run app.pyOu apenas o backend (para integração com outras aplicações):
python backend.py- O backend expõe funções para recomendação de cursos via IA.
- A interface coleta área e nível do usuário, chama o backend e exibe recomendações.
- Exemplo de chamada direta (Python):
from backend import formar_prompt
cursos = formar_prompt('Data Science', 5)
print(cursos)- Cada curso recomendado inclui: Nome, Plataforma, Link validado e um breve texto.
- Recomendações reais, com links validados automaticamente.
- Uso de IA generativa para personalização.
- Interface web amigável e pronta para deploy.
- Fácil integração com outros sistemas Python.
backend.py: Lógica principal, integração com IA e validação de links.interface.py: Interface web (Streamlit).requirements.txt: Dependências do projeto.
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