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Aprenda, ao vivo, a usar IA para escalar produtividade e acelerar sua carreira como um profissional de alta performance.
EVENTO
AO VIVO
20
24
a
OUT
2025
VAGAS
LIMITADAS
19:00 às 22:00
Use IA para fazer debugging, acelerar entregas, aumentar qualidade e criar um fluxo de trabalho altamente automatizado.
🔹Evolução da IA e por que agora é diferente
🔹Fundamentos: IA vs Machine Learning vs Deep Learning
🔹Fundamentos: Modelos, algoritmos, parâmetros e hiperparâmetros
🔹Fundamentos: Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, por reforço
🔹LLMs: Tokens e embeddings
🔹LLMs: Arquitetura Transformer e Atenção
🔹LLMs: Inferência vs treinamento
🔹LLMs: Fine-tuning vs prompt engineering vs RAG
🔹Ecossistema: Principais modelos e APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.)
🔹Ecossistema: Custos, latência e context window
🔹Aplicações práticas: Classificação, geração, conversação, raciocínio
🔹Aplicações práticas: Casos de uso reais no desenvolvimento de software
🔹Hands-on: Explorando tokens e prompts e contextos
🔹Onde MCPs e agentes se encaixam no ecossistema de IA
🔹Fundamentos: O que é o MCP e por que ele existe
🔹Fundamentos: Como ele padroniza a comunicação entre LLMs e ferramentas
🔹MCP - Fundamentos: Como ele padroniza a comunicação entre LLMs e ferramentas
🔹MCP - Fundamentos: Conceitos e Estrutura de um MCP server
🔹MCP - Na Prática: Caso de uso de Agents no Claude / ChatGPT
🔹MCP - Na Prática: Caso de uso de Agents na IDE
🔹MCP - Na Prática: Implementação de um MCP
🔹Agentes - Fundamentos: O que são e quando usar Agentes
🔹Agentes - Fundamentos: Componentes principais: - LLM (raciocínio) - Ferramentas (ações externas via MCP) - Memória (contexto persistente)
🔹Agentes - Na Prática: Frameworks para agentes: LangChain, CrewAI, LlamaIndex, Pydantic AI
🔹Agentes - Na Prática: Implementando um Agente que usa MCP
🔹Agentes - Fundamentos: O que são multi agentes
🔹Agentes - Na Prática: Implementando uma estrutura de multi agents
🔹Editores e ambientes de desenvolvimento: VS Code com extensões de IA - Cursor IDE - Claude Code - Quando usar cada um e diferenças práticasExtensões e integrações úteis: GitHub Copilot - Context7 - Integração com MCP - Plugins para debugging testes e documentação assistida por IA
🔹Dia a Dia: Como estruturar projetos para tirar máximo proveito das ferramentas
🔹Dia a Dia: Estratégias para colaboração em equipe
🔹Dia a Dia: Boas práticas para prompts dentro do editor
🔹Dia a Dia: Boas práticas para usar contexto dentro do editor
🔹Gerenciamento de custos: Custo por token e por requisição
🔹Gerenciamento de custos: Como monitorar e otimizar gastos
🔹Gerenciamento de custos: Diferenças entre modelos pagos e gratuitosHands-on: Cursor e VSCode + Copilot
🔹Visão geral: IA como parte do ciclo de desenvolvimento não apenas ferramenta isolada
🔹Diferença entre Vibe Coding (exploratório e informal) e Desenvolvimento Assistido por IA (estruturado e rastreável)
🔹Quando usar cada abordagem em projetos reais
🔹Estratégias para colaboração em times enterprise
🔹Criando um fluxo de desenvolvimento de alta performance com MCPs e Agents
🔹Como a IA pode ajudar na leitura e análise de sistemas legados
🔹Criação de planos de refatoração passo a passo
🔹Uso de IA para migrar padrões e tecnologias
🔹Estratégias para manter segurança e consistência durante a refatoração
🔹Estratégias para manter segurança e consistência durante a refatoração
🔹Como ensinar a IA os padrões da empresa
🔹Automação de code review
🔹Detecção de violações de padrões em tempo real
🔹Como usar diferentes modos de chat para criar agentes especializados
🔹Controle de qualidade e aprovação humana
🔹Como medir impacto e ROI do uso de IA na empresa
🔹Spec-driven development
🔹Hands-on: Desenvolvimento Assistido por IA na prática desde o Design Doc até a implementação
🔹Por que segurança em IA é crítica hoje
🔹Principais riscos e ameaças no uso de IA
🔹Vazamento de dados sensíveis (prompt injection)
🔹Alucinações e respostas incorretas
🔹Dependência excessiva de modelos externos
🔹Riscos em integrações com ferramentas e APIs
🔹Boas Práticas: Limitar e controlar o contexto enviado para a IA
🔹Boas Práticas: Sanitização de dados antes de enviar para o modelo
🔹Boas Práticas: Estratégias de anonimização e mascaramento
🔹Boas Práticas: Definição de papéis e permissões para agentes
🔹Uso de modelos privados vs modelos públicos
🔹Controle de acesso e auditoria
🔹Políticas internas para uso de IA por times
🔹Limitar escopo e ações de agentesHands-on: Exemplos de Ataques Comuns
Data & AI Manager
@ai.inspira
Profissional de sistemas desde 2008.
Experiência em mobile, telecom e web. Lidera times e projetos que impactam milhões de usuários, com foco em valor de negócio e experiência do cliente.
Co-Founder
@TechLeadsClub
Com mais de 14 anos de experiência em tecnologia, já atuou em empresas como Atlassian e ThoughtWorks. Liderou times e desenvolveu soluções inovadoras em larga escala.
AI Researcher
@fundacaocerti
Pesquisador em IA focado em otimização, análise de dados e suporte à decisão. Atua na integração de modelos de IA em fluxos BIM no setor de arquitetura, engenharia e construção.
Lead Fullstack Developer
@grupoboticario
Desenvolvedor no Grupo Boticário com mais de 15 anos em tecnologia, especializado em cloud, sistemas distribuídos e segurança. Focado em criar soluções robustas e escaláveis.
Aprenda os fundamentos e as práticas com conteúdo para usar no dia-a-dia.
Mesmo que não possa participar ao vivo, assista a qualquer hora.
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Durante 6 meses vamos manter atualizando o conteúdo com novidades, práticas e tendências.
Tudo que você precisa saber sobre a nossa imersão.
A imersão é destinada a pessoas de no mínimo nível pleno que já dominam alguma linguagem de programação e desenvolvem software a no mínimo 3 anos.
Serão 5 dias com sessões em torno de 3 horas. Total de 15 horas durante todo o periodo.
As aulas serão no Zoom.
Dúvidas? Entre em contato com Waldemar Neto.