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Programa do Curso
Módulo 1: Introdução & Teoria da IA
- A Abordagem Baseada em Modelos: IA como um problema de engenharia.
- Desmistificando o "Fantasma na Máquina": O que a IA é versus o que não é.
- A Evolução da Tecnologia: Do BERT aos Transformers.
- Domínios Gerativos: Análise, Criação, Pesquisa, Imagem, Música e Vídeo.
- Governança de Dados: Pilares, auditorias e tendências de pesquisa (Multimodalidade, Agentes, RAG, LLM vs. SLM).
- O Lado Sombrio: Ética, PI, viés, alucinações e engenharia social.
- Avaliação de Riscos: Envenenamento de dados, Nepenthes e o risco de "empobrecimento" do talento humano.
- Taxonomia dos Modelos: Fundação vs. Tarefa específica; Fechado vs. Aberto (modelos de peso).
Módulo 2: Panorama Atual & Conjunto de Ferramentas
- O Cenário dos Modelos Linguísticos: Comparação de desempenho e benchmarks.
- Critérios Profissionais de Compra: Custo, latência, privacidade e bloqueio do fornecedor.
- Visão Geral dos Modelos Grandes: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini e Grok.
- Modelos de Nicho & Pequenos: Manus, SpecKit.
- Geração Gráfica: Perchance
- Restrições Técnicas: Rotura de contexto vs. Custo de token.
Módulo 3: Interação - Engenharia de Prompt e Contexto
- O Quadro de Verificação: Completeness, consistência e verificabilidade.
- A Estratégia RAG: Quando usar a Geração Aumentada por Recuperação vs. ajuste fino.
- ROI da IA: Custos de manutenção vs. ganhos de produtividade.
- Técnicas Avançadas: 20+ métodos de Prompt & RAG com exemplos do mundo real.
- Fronteiras Experimentais: Triangulação, Visão Geral de Mapa e Terreno, e Geração Baseada em Modelos.
Módulo 4: IA na Gestão Ágil de Projetos
- O Piloto Supercomputador: IA como motor de automação.
- Tomada de Decisões: Responsabilidade humana vs. assistência da IA.
- AIOps & GitOps: Integrando IA ao fluxo de trabalho operacional.
- Cadeias de Ferramentas & Pipelines: Criando um ambiente impulsionado por IA sem costuras.
- Artefatos Ágeis: Backlog, roadmap e engenharia de requisitos.
- Gestão de Precisão: Planejamento de capacidade e estimativa (Precisão vs. Exatidão).
- Propriedade de Produtos: Ideação, análise de recursos e riscos de Vibe-coding.
- Riscos & Cenários: Planejamento para "E se" e gestão de riscos automatizada.
- Refinamento: Descrição e refinamento de Casos de Uso e Histórias de Usuário.
Requisitos
- Compreensão básica do Manifesto Ágil e da estrutura Scrum.
- Experiência em gestão de projetos, propriedade de produtos ou liderança de equipes.
- Não é necessário experiência prévia em programação ou engenharia de IA, embora uma familiaridade geral com ferramentas digitais seja recomendada.
Público-alvo
- Gerentes de Projetos Ágeis e Scrum Masters.
- Proprietários de Produtos e Gerentes de Produtos.
- Líderes de Equipes de TI e Gerentes de Entrega.
- Analistas de Negócios trabalhando em ambientes Ágeis.
- Gerentes de Operações interessados em AIOps.
7 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
Exemplos práticos
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Victor Aguero - PNUD/MICI
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