Programa do Curso
Bloco 1 — Fundamentos Compartilhados (Dias 1–2)
Dia 1 — Manhã: O Fator Humano na Adoção de IA
• Calibragem de confiança / dependência: quando usar IA e quando parar.
• Estrutura de acordos da equipe (gatilho / ação / evidência / responsável).
• Papel de 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 em prompts: injeção, vazamento de dados, alucinações.
• Marco legal: GDPR, Lei de IA da UE — padrões setoriais (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercício prático: traduzir um padrão de domínio em uma diretriz de segurança (guardrail) para prompts.
Dia 2 — Manhã: Arquitetura Técnica de Prompts
• Arquitetura de agentes: memória, contexto, objetivos — sob a perspectiva do design de prompts.
• Integração via API e fontes de dados de domínio, agentes múltiplos e encadeamento de prompts.
Dia 2 — Tarde: Anatomia do Prompt Empresarial
• As 6 camadas: Função / Contexto / Restrições / Padrões de Domínio / Formato / Exemplos.
• Hierarquia de prompts: Sistema (em toda a organização) — Domínio (equipe) — Tarefa (individual).
• Demonstração: desconstruir um prompt ingênuo e reconstruí-lo. Breve briefing da equipe para os Dias 3–5.
Bloco 2 — Workshops de Construção Colaborativa (Dias 3–4–5)
Dia 3 — Descoberta e Auditoria de Padrões
- Workshops paralelos por equipe: Arquitetos, Desenvolvedores Específicos de Domínio, Back-End, QA.
- Mapeamento de padrões e restrições empresariais — identificação de conflitos entre equipes.
- Entrega do Dia 3: Mapa de Padrões + matriz de priorização de impacto/esforço.
Dia 4 — Design de Convenções e Construção de Modelos
- Convenções de nomenclatura, versionamento, sistema de tags (equipe, domínio, ferramenta-alvo).
- Construção dos primeiros modelos validados: TypeScript DICOM, revisão de código, testes de QA, documentação de API.
- Entrega do Dia 4: 4+ modelos operacionais + guia de convenções.
Dia 5 — Montagem da Biblioteca, Governança e Entrega Oficial
- Organização da biblioteca, integração com GitHub Copilot / Cursor / API interna de LLM.
- Papel de Curador de Prompts, métricas de qualidade, rituais de equipe, plano de implantação de 30 dias.
- Entrega final do Dia 5: Biblioteca Documentada v1.0 + Carta de Governança + Plano de 30 dias.
Requisitos
- Ter concluído pelo menos um treinamento em IA (iniciante ou avançado).
- Perfis técnicos: experiência em 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 equipe nos Dias 3 a 5.
- Provisão prévia: documentação de padrões existente (README, guias de codificação).
Público-alvo
- Arquitetos de software
- Desenvolvedores (específicos de domínio, back-end, front-end)
- Engenheiros de QA / Técnicos de código
- Líderes de equipe e gestores intermediários
- Gestores de TI, tomadores de decisão e líderes de projetos de IA
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas 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.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 6500 € + VAT*
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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