Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
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
Testemunhos de Clientes (1)
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