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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução às Capacidades Avançadas do Cursor

  • Compreensão da extensibilidade e arquitetura do Cursor
  • Revisão dos tipos de modelos de IA e pontos de integração
  • Preparação do ambiente para personalização avançada

Princípios da Engenharia de Prompts Eficaz

  • Conceção de prompts para precisão, consistência e adaptabilidade
  • Estruturação de hierarquias de contexto e injeção de variáveis
  • Avaliação das saídas dos prompts e refino de iterações

Construção e Gestão de Modelos de Prompts (Prompt Templates)

  • Criação de modelos de prompts reutilizáveis para equipas
  • Versionamento e manutenção de repositórios de modelos
  • Integração de modelos de prompts com pipelines CI/CD

Integração do Cursor com Bases de Conhecimento Internas

  • Ligação a APIs de documentação e fontes de dados internas
  • Incorporação de conhecimento específico do domínio nos prompts de IA
  • Automação de atualizações e sincronização para dados dinâmicos

Ajuste Fino (Fine-Tuning) de Modelos para Geração de Código Específico de Domínio

  • Identificação de casos de uso para modelos ajustados (fine-tuned)
  • Recolha e curadoria de conjuntos de dados para ajuste fino
  • Teste, validação e implantação de modelos treinados por medida

Desenvolvimento de Ferramentas e Adaptadores Personalizados

  • Extensão do Cursor com ferramentas personalizadas baseadas em API
  • Criação de adaptadores seguros para fluxos de trabalho empresariais
  • Implementação de ações personalizadas dentro do editor

Segurança, Governança e Otimização de Desempenho

  • Garantia do manuseamento seguro de código gerado por IA
  • Estabelecimento de salvaguardas de políticas e filtros de conformidade
  • Otimização do desempenho e gestão de recursos

Estratégias de Desenvolvimento de IA Preparadas para o Futuro

  • Avaliação de funcionalidades e APIs emergentes do Cursor
  • Adoção de ajuste fino contínuo e gestão do ciclo de vida dos prompts
  • Construção de frameworks internos para engenharia de IA sustentável

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Sólido entendimento de programação e arquitetura de software
  • Experiência com ferramentas de codificação assistida por IA e APIs
  • Conhecimento de conceitos de machine learning ou engenharia de prompts

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA a conceber fluxos de trabalho de IA personalizados
  • Engenheiros de ferramentas e plataformas a construir ferramentas internas para desenvolvedores
  • Desenvolvedores séniores a integrar modelos de IA específicos do domínio

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