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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao GPT-5 e Capacidades dos Desenvolvedores
- Principais capacidades do GPT-5, multimodalidade e funcionalidades de agentes
- Seleção de modelos, compreensão de preços e limites
- Considerações éticas e governança empresarial
Construção de Prompts e Design de Sistema para Saídas Confiáveis
- Padrões de prompts, mensagens de sistema e engenharia de contexto
- Raciocínio encadeado (Chain-of-thought) vs. prompts concisos e técnicas de poucas amostras (few-shot)
- Teste de prompts e estabelecimento de critérios de aceitação
APIs, SDKs e Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento Local
- Invocação de APIs do GPT-5, utilização de SDKs, autenticação e gestão de segredos
- Desenvolvimento local, simulação de respostas (mocking) e isolamento (sandboxing)
- Gestão de versões, esquemas de solicitação/resposta e tratamento de erros
Construção de Agentes e Integrações de Ferramentas
- Design de arquiteturas de agentes seguras e interfaces de ferramentas
- Roteamento, orquestração e estratégias de contingência (fallback)
- Limites de taxa (rate-limits), controlo de concorrência e considerações transacionais
Testes, Avaliação e Validação
- Conjuntos de testes automatizados para prompts e comportamentos
- Red-teaming, teste de fuzzing e exemplos adversariais
- Métricas de precisão, taxas de alucinação e satisfação do utilizador
Implantação, Monitorização e Observabilidade
- Padrões CI/CD para funcionalidades habilitadas por modelos e lançamentos canário
- Registos (logging), rastreio (tracing) e telemetria para observabilidade a nível de prompts
- Alertas, considerações de SLA e resposta a incidentes
Segurança, Privacidade e Otimização de Custos
- Tratamento de dados, considerações de PII/PHI e sanitização de contexto
- Controlo de acesso, auditoria e pontos de verificação de conformidade
- Otimização do uso de tokens, processamento em lote (batching) e estratégias de cache
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de pelo menos uma linguagem de programação, como Python ou JavaScript
- Experiência na invocação de 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 DevOps / SRE
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