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Programa do Curso

Introdução ao GPT-5 e Capacidades para Desenvolvedores

  • Principais capacidades do GPT-5, multimodalidade e recursos de agentes
  • Escolha de modelos, compreensão de preços e limites
  • Considerações éticas e governança empresarial

Prompt Engineering e Design de Sistema para Saídas Confiáveis

  • Padrões de prompt, mensagens de sistema e engenharia de contexto
  • Pensamento em cadeia versus prompting conciso e técnicas few-shot
  • Teste de prompts e estabelecimento de critérios de aceitação

APIs, SDKs e Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento Local

  • Chamando APIs do GPT-5, uso de SDKs, autenticação e gerenciamento de segredos
  • Desenvolvimento local, simulação de respostas (mocking) e sandboxing
  • Versionamento, esquemas de solicitação/resposta e tratamento de erros

Construindo Agentes e Integrações com Ferramentas

  • Projetando arquiteturas seguras de agentes e interfaces de ferramentas
  • Roteamento, orquestração e estratégias de contingência (fallback)
  • Limites de taxa, controle de concorrência e considerações transacionais

Teste, Avaliação e Validação

  • Suítes de testes automatizados para prompts e comportamentos
  • Red-teaming, testes de fuzzing e exemplos adversariais
  • Métricas de precisão, taxas de alucinação e satisfação do usuário

Implantação, Monitoramento e Observabilidade

  • Padrões de CI/CD para recursos habilitados por modelos e lançamentos canário
  • Registro de logs, rastreamento e telemetria para observabilidade em nível de prompt
  • Alertas, considerações de SLA e resposta a incidentes

Segurança, Privacidade e Otimização de Custos

  • Manipulação de dados, considerações sobre PI/PHI (Informação Pessoal Identificável / Informações de Saúde Protetidas) e sanitização de contexto
  • Controle de acesso, auditoria e checkpoints de conformidade
  • Otimização do uso de tokens, estratégias de batch (lotes) e cache

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de pelo menos uma linguagem de programação, como Python ou JavaScript
  • Experiência chamando APIs REST ou SDKs
  • Familiaridade básica com conceitos de ML/IA e estruturas de dados JSON

Público-Alvo

  • Engenheiros de software
  • Engenheiros de ML
  • Engenheiros de DevOps / SRE
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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