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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 vs. o que não é.
- A Evolução da Tecnologia: De BERT aos Transformers.
- Domínios Generativos: Análise, Criativo, Pesquisa, Imagem, Música e Vídeo.
- Governança de Dados: Pilares, auditorias e tendências de pesquisa (Multimodalidade, Agentes, RAG, LLM vs. SLM).
- O Lado Sombrio: Ética, Propriedade Intelectual (IP), viés, alucinações e engenharia social.
- Avaliação de Riscos: Envenenamento de dados, Nepenthes e o risco de "empobrecer" o talento humano.
- Taxonomia de Modelos: Fundacionais vs. Específicos de Tarefa; Fechados vs. Modelos de peso aberto (open-weight).
Módulo 2: Cenário Atual & Conjunto de Ferramentas
- Arena de Modelos de Linguagem: Comparação de desempenho e benchmarks.
- Critérios Profissionais de Compra: Custo, latência, privacidade e bloqueio ao fornecedor (vendor lock-in).
- Visão Geral de Grandes Modelos: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini e Grok.
- Modelos Nichados & Pequenos: Manus, SpecKit.
- Geração Gráfica: Perchance
- Restrições Técnicas: Deterioração do contexto vs. Custo de tokens.
Módulo 3: Interação - Engenharia de Prompt & Contexto
- O Framework de Verificação: Completude, consistência e verificabilidade.
- A Estratégia RAG: Quando usar Geração Aumentada por Recuperação vs. ajuste fino (fine-tuning).
- ROI da IA: Custos de manutenção vs. ganhos de produtividade.
- Técnicas Avançadas: Mais de 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 no Gerenciamento de Projetos Ágeis
- O Piloto Supercomputador: IA como um mecanismo de automação.
- Tomada de Decisão: Responsabilidade humana vs. Assistência da IA.
- AIOps & GitOps: Integrando a IA no fluxo de trabalho operacional.
- Toolchains & Pipelines: Criando um ambiente impulsionado por IA sem interrupções.
- Artefatos Ágeis: Backlog, roteiro (roadmap) e engenharia de requisitos.
- Gerenciamento de Precisão: Planejamento de capacidade e estimativas (Precisão vs. Exatidão).
- Propriedade do Produto: Ideação, análise de funcionalidades e riscos do Vibe-coding.
- Riscos & Cenários: Planejando para o "E se..." e gerenciamento automatizado de riscos.
- Refinamento: Descrição & refinamento de Casos de Uso e Histórias de Usuário.
Requisitos
- Compreensão básica do Manifesto Ágil e do framework Scrum.
- Experiência em gerenciamento de projetos, propriedade de produto ou liderança de equipe.
- Não é necessária experiência prévia em programação ou engenharia de IA, embora se recomende familiaridade geral com ferramentas digitais.
Público-Alvo
- Gerentes de Projetos Ágeis e Scrum Masters.
- Product Owners e Gerentes de Produto.
- Líderes de Equipes de TI e Gerentes de Entrega.
- Analistas de Negócios que atuam em ambientes ágeis.
- Gerentes de Operações interessados em AIOps.
7 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
O instrutor é paciente e muito prestativo. Ele domina bem o assunto.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Máquina Traduzida
Capaz de se adaptar às sugestões da plateia - ou seja, capaz de criar um cenário real de agente de IA no momento.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Máquina Traduzida
