Programa do Curso
Bloco 1 — Fundamentos Partilhados (Dias 1–2)
Dia 1 — Manhã: O Fator Humano na Adoção de IA
• Calibragem de confiança / dependência: quando usar a IA, quando parar.
• Estrutura de acordo da equipa (gatilho / ação / evidência / proprietário).
• Função do Curador de Prompts: validação, decisão, aprovação. Plano de resposta a incidentes de IA.
Dia 1 — Tarde: Restrições, Riscos e Conformidade
• Capacidades reais da LLM — vetores de risco dos prompts: injeção, fuga de dados, alucinações.
• Enquadramento legal: RGPD, Lei da IA da UE — normas setoriais (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercício prático: traduzir uma norma de domínio numa barra lateral de prompt.
Dia 2 — Manhã: Arquitetura Técnica dos Prompts
• Arquitetura de agentes: memória, contexto, objetivos — da perspetiva do design de prompts.
• Integração de 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 (organizacional) — Domínio (equipa) — Tarefa (individual).
• Demonstração: desconstruir um prompt ingénuo, reconstruí-lo. Breve descrição da equipa para os Dias 3 a 5.
Bloco 2 — Workshops de Cocriação (Dias 3–4–5)
Dia 3 — Descoberta e Auditoria de Padrões
- Workshops paralelos para equipas: Arquitetos, Programadores Específicos do Domínio, Back-End, QA.
- Mapeamento dos padrões empresariais e restrições — identificação de conflitos entre equipas.
- Entrega do Dia 3: Mapa de Padrões + matriz de prioridade impacto/esforço.
Dia 4 — Design de Convenções e Construção de Modelos
- Convenções de nomenclatura, versionamento, sistema de tags (equipa, domínio, ferramenta alvo).
- Criação dos primeiros modelos validados: DICOM TypeScript, revisão de código, testes QA, documentação de API.
- Entrega do Dia 4: 4+ modelos operacionais + guia de convenções.
Dia 5 — Montagem da Biblioteca, Governação e Entrega Oficial
- Organização da biblioteca, integração com GitHub Copilot / Cursor / API de LLM interna.
- Função do Curador de Prompts, métricas de qualidade, rituais de equipa, plano de implementação de 30 dias.
- Entrega 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).
- Perspetivas técnicas: experiência de desenvolvimento na stack da empresa.
- Perspetivas de gestão: familiaridade básica com ferramentas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromisso da empresa: participação ativa dos líderes de equipa nos Dias 3 a 5.
- Fornecimento prévio: documentação de padrões existente (README, guias de codificação).
Público-alvo
- Arquitetos de software
- Programadores (específicos do domínio, back-end, front-end)
- Engenheiros de QA / Técnicos de código
- Líderes de equipa e gestores intermédios
- Gestores de TI, decisores e responsáveis por 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