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Duração 7 horas
Programa do Curso
Módulo 1: Introdução & Teoria da IA
- A Abordagem Baseada em Modelos: A 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: De BERT a Transformers.
- Domínios Generativos: Análise, Criativo, Pesquisa, Imagem, Música e Vídeo.
- Governança de Dados: Pilares, auditorias e tendências de investigação (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 "reduzir a capacidade" do talento humano.
- Taxonomia de Modelos: Fundacionais vs. Específicos de Tarefa; Modelos fechados vs. de pesos abertos.
Módulo 2: Cenário Atual & Conjunto de Ferramentas
- O Arena dos Modelos de Linguagem: Comparação de desempenho e benchmarks.
- Critérios de Compra Profissionais: Custo, latência, privacidade e lock-in do fornecedor.
- Visão Geral dos Grandes Modelos: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini e Grok.
- Modelos Nicho & Pequenos: Manus, SpecKit.
- Geração Gráfica: Perchance
- Restrições Técnicas: Degradação de contexto vs. custo de tokens.
Módulo 3: Interação - Prompt & Context Engineering
- O Framework de Verificação: Completude, consistência e verificabilidade.
- A Estratégia RAG: Quando usar Retrieval-Augmented Generation vs. fine-tuning.
- 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 Map & Terrain e geração baseada em modelos.
Módulo 4: IA na Gestão de Projetos Ágeis
- O Piloto Supercomputador: A IA como motor de automação.
- Tomada de Decisão: Responsabilidade humana vs. assistência da IA.
- AIOps & GitOps: Integração da IA no fluxo de trabalho operacional.
- Toolchains & Pipelines: Criação de um ambiente impulsionado por IA sem emendas.
- Artefactos Ágeis: Backlog, roadmap e engenharia de requisitos.
- Gestão de Precisão: Planeamento de capacidade e estimativa (Precisão vs. Exatidão).
- Propriedade do Produto: Conceção, análise de funcionalidades e riscos do Vibe-coding.
- Riscos & Cenários: Planeamento para "E se" e gestão de riscos automatizada.
- Refinamento: Descrição & refinamento de Case de Uso e História de Utilizador.
Requisitos
- Compreensão básica do Manifesto Ágil e do framework Scrum.
- Experiência em gestão de projetos, propriedade de produto ou liderança de equipas.
- Não é necessária experiência prévia em programação ou engenharia de IA, embora seja recomendada uma familiaridade geral com ferramentas digitais.
Público-Alvo
- Gestores de Projetos Ágeis e Scrum Masters.
- Proprietários de Produto e Gestores de Produto.
- Líderes de Equipas TI e Gestores de Entrega.
- Analistas de Negócio que atuam em ambientes Ágeis.
- Gestores Operacionais interessados em AIOps.
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (1)
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