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Programa do Curso

Dia 1

Introdução à IA Generativa e Engenharia de Prompt

  • O que é a IA generativa e como ela difere da automação tradicional
  • O papel da engenharia de prompt na definição da qualidade da saída da IA
  • Visão geral do ecossistema atual de ferramentas de texto, imagem, áudio e vídeo
  • Onde a engenharia de prompt agrega valor aos negócios

Fundamentos de Modelos de IA para Geração de Texto e Imagens

  • Como funcionam realmente os grandes modelos de linguagem e os modelos de difusão, em termos simples
  • A diferença entre dados de treinamento, ajuste fino e prompting
  • Pontos fortes e limitações dos modelos pré-treinados
  • Por que a arquitetura do modelo muda a forma como escrevemos os prompts

Comparando os Principais Assistentes de IA

  • Microsoft Copilot, com pontos fortes na integração com o Microsoft 365, fluxos de trabalho no Word, Excel, Outlook e Teams, e vinculação a dados empresariais; e pontos fracos na abrangência criativa e na profundidade de raciocínio em comparação aos concorrentes
  • Google Gemini, com pontos fortes na multimodalidade nativa, integração com o Workspace e vinculação em tempo real à pesquisa; e pontos fracos na inconsistência, disponibilidade regional e na capacidade de seguir instruções em tarefas complexas
  • ChatGPT, com pontos fortes na maturidade do ecossistema, GPTs personalizados, geração de imagens via DALL-E, modo de voz; e pontos fracos na confiabilidade factual sem vinculação a dados e limites mais rigorosos de uso para recursos premium
  • Claude, com pontos fortes no manejo de contextos longos, raciocínio nuanceado, escrita em formatos extensos e análise clara; e pontos fracos na abrangência do ecossistema de ferramentas e na geração de imagens
  • Escolha da ferramenta certa para uma determinada tarefa, público ou restrição de conformidade
  • Uma demonstração lado a lado do mesmo prompt em todos os quatro assistentes

Princípios do Design Eficaz de Prompts

  • Clareza, especificidade e contexto como os três pilares de um bom prompt
  • Estruturação de instruções, tom, formato e restrições
  • Erros comuns cometidos por iniciantes e como reconhecê-los
  • Iteração de um prompt fraco para um de alto desempenho

Dia 2

Prompting Zero-Shot, One-Shot e Few-Shot

  • A diferença entre as três abordagens e quando cada uma se aplica
  • Como interpretar o comportamento do modelo e ajustar os exemplos conforme necessário
  • Como ensinar uma nova tarefa ao modelo usando apenas alguns exemplos bem escolhidos
  • Exercícios práticos no ChatGPT, Copilot, Gemini e Claude

Técnicas Avançadas de Engenharia de Prompt

  • Prompts condicionais e com consciência de contexto para saídas nuancesadas
  • Transferência de estilo, definição de personas e direcionamento criativo
  • Prompts de cadeia de pensamento e raciocínio passo a passo
  • Redução de alucinações, ambiguidade e viés nas respostas

Ajuste Fino com Few-Shot sem Código

  • O que é o ajuste fino com few-shot e como ele difere do treinamento completo de modelos
  • Como adaptar um modelo a uma tarefa específica usando prompts baseados em exemplos
  • Quando investir na engenharia de prompts versus quando o ajuste fino é o investimento mais vantajoso
  • Avaliação da qualidade da saída e refinamento iterativo

Geração de Texto Hiper-Realista

  • Geração de texto com tom, voz e comprimento controlados
  • Produção de conteúdos longos, resumos, relatórios e documentos estruturados
  • Manutenção da coerência ao longo de etapas de geração múltiplas
  • Combinação de padrões de prompt para resultados repetíveis e alinhados à marca

Aplicando a Engenharia de Prompt a Fluxos de Trabalho Corporativos

  • Automação de rascunhos rotineiros, pesquisa e triagem de informações
  • Uma breve análise de casos de uso em suporte ao cliente e chatbots
  • Design de modelos de prompt que as equipes podem reutilizar sem retreinamento
  • Controle de qualidade, lógica de escalonamento e verificações com intervenção humana

Dia 3

Geração e Manipulação de Imagens

  • Comparação entre DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney e Leonardo AI
  • Escrita de prompts que controlam estilo, composição, iluminação e tema
  • Prompts negativos, ponderação e refinamento iterativo
  • Transformação de imagem para imagem e edição por meio de prompts

Áudio e Fala com IA

  • Geração de fala natural a partir de prompts de texto
  • Clonagem de voz e síntese em nível conceitual
  • Casos de uso em conteúdo de treinamento, acessibilidade e marketing

Criação de Vídeos com IA Generativa

  • Visão geral das ferramentas atuais de texto para vídeo e do que elas podem entregar realisticamente
  • Roteirização e storyboarding por meio de sequências de prompts
  • Combinação de texto, imagens, áudio e vídeo gerados por IA em um único ativo
  • Edição e refinamento da saída de vídeo criada por IA

IA Multimodal e Fluxos de Trabalho Integrados

  • Como os modelos multimodais unificam o raciocínio de texto, imagem, áudio e vídeo
  • Construção de pipelines de conteúdo de ponta a ponta sem escrever código
  • Estudos de caso reais em marketing, design, treinamento e publicidade

Ética, Uso Responsável e Próximos Passos

  • Viés, direitos autorais, atribuição e moderação de conteúdo
  • Considerações de privacidade e proteção de dados ao usar plataformas generativas
  • Divulgação, transparência e confiança junto aos clientes finais
  • Ferramentas, modelos e tendências emergentes para observar nos próximos 12 meses
  • Resumo e próximos passos

Requisitos

Público-Alvo

Profissionais de marketing, comunicações e criação que exploram a produção de conteúdo assistida por IA. Equipes de operações de negócios e atendimento ao cliente que buscam automatizar interações repetitivas por meio de ferramentas baseadas em prompts. Iniciantes sem experiência prévia em IA ou programação que desejam uma introdução estruturada e focada em ferramentas ao universo da IA generativa.

 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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