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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
 35 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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