Programa do Curso
Bloco 1 — Fundamentos Partilhados (Dias 1–2)
Dia 1 — Manhã: O Fator Humano na Adoção de IA
• Calibração de confiança/dependência: quando usar IA, quando parar.
• Estrutura de acordo de equipa (gatilho/ação/evidência/dono).
• Papel do Curador de Prompts: validação, decisão, aprovação. Plano de resposta a incidentes de IA.
Dia 1 — Tarde: Restrições, Riscos e Conformidade
• Capacidades reais dos LLMs — vetores de risco de prompts: injeção, fuga de dados, alucinações.
• Enquadramento legal: RGPD, Lei de IA da UE — padrões do setor (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercício prático: traduzir um padrão do domínio para um guardrail de prompt.
Dia 2 — Manhã: Arquitetura Técnica de Prompts
• Arquitetura de agentes: memória, contexto, objetivos — perspetiva de design de prompts.
• Integração de APIs e fontes de dados do domínio, multi-agente e encadeamento de prompts.
Dia 2 — Tarde: Anatomia de Prompts Empresariais
• As 6 camadas: Papel/Contexto/Restrições/Padrões do Domínio/Formato/Exemplos.
• Hierarquia de prompts: Sistema (toda a organização) — Domínio (equipa) — Tarefa (individual).
• Demo: desconstruir um prompt ingénuo e reconstruí-lo. Breve de equipa para os Dias 3–5.
Bloco 2 — Workshops de Co-Construção (Dias 3–4–5)
Dia 3 — Descoberta e Auditoria de Padrões
- Workshops paralelos de equipas: Arquitetos, Devs Específicos do Domínio, Back-End, QA.
- Mapeamento de padrões e restrições empresariais — identificação de conflitos entre equipas.
- Entregável do Dia 3: Mapa de Padrões + matriz de prioridade de impacto/esforço.
Dia 4 — Design de Convenções e Construção de Templates
- Convenções de nomenclatura, versionamento, sistema de tags (equipa, domínio, ferramenta alvo).
- Construção dos primeiros templates validados: TypeScript DICOM, revisão de código, testes QA, documentação
de API. - Entregável do Dia 4: 4+ templates operacionais + guia de convenções.
Dia 5 — Montagem da Biblioteca, Governança e Entrega Oficial
- Organização da biblioteca, integração GitHub Copilot/Cursor/API interna de LLM.
- Papel do Curador de Prompts, métricas de qualidade, rituais de equipa, plano de implementação de 30 dias.
- Entregável Final do Dia 5: Biblioteca Documentada v1.0 + Carta de Governança + Plano de 30 Dias.
Requisitos
- Ter concluído pelo menos uma formação em IA (introdutória ou avançada).
- Perfis técnicos: experiência de desenvolvimento na stack da empresa.
- Perfis de gestão: familiaridade básica com ferramentas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromisso da empresa: participação ativa dos líderes de equipa nos Dias 3–5.
- Provisão prévia: documentação de padrões existente (README, guias de codificação).
Público-alvo
- Arquitetos de software
- Desenvolvedores (específicos do domínio, back-end, front-end)
- Engenheiros de QA / Técnicos de Código
- Líderes de equipa e gestores intermédios
- Gestores de TI, decisores e líderes de projetos de IA
Formação Empresarial Personalizada
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida
