I.A Generativa para DevOps: Aumentando a Produtividade de Desenvolvedores de Software

Apresentação

O treinamento “[I.A] Generativa para DevOps: aumentando a produtividade de desenvolvedores de software (modelos, refinamento de prompts, análise e validação de resultados)" tem por objetivo Capacitar desenvolvedores e engenheiros de software a utilizar ferramentas baseadas em Inteligência Artificial Generativa (GENAI), como ChatGPT, GitHub Copilot e Amazon Q Developer, para otimizar tarefas de desenvolvimento de software, melhorando a sua eficiência e aprimorando a tomada de decisões técnicas.
A Estratégia Treinamentos adota metodologia direcionada para a prática. Ao final do treinamento o aluno estará em condições de introduzir os conceitos fundamentais da IA Generativa, apresentar os principais modelos de IA e suas aplicações, demonstrar o uso de ferramentas de IA para aumentar a produtividade no desenvolvimento de software e aplicações e analisar, refinar e validar os resultados obtidos com a IA.

Público Alvo

• Colaboradores de empresas privadas, servidores públicos em geral e demais interessados em utilizar a IA generativa para aumentar a sua produtividade no desenvolvimento de software.

Benefícios do Curso

• Aumentar a produtividade de suas tarefas diárias e de seus projetos.

Treinamento Inclui:

* Certificado de Conclusão
* Coffee Break (sob consulta para treinamentos In Company)
* Material de Apoio.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO (DETALHADO):

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE IA GENERATIVA PARA ENGENHARIA DE SOFTWARE (2h)

1.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Promover uma visão geral dos principais conceitos relacionados a I.A e apresentar a evolução dos modelos atuais e o seu impacto e aplicação no desenvolvimento de software.

1.2. TÓPICOS:

• • O que são Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)?
• Arquiteturas como GPT-4, Codex, LLaMA e Bard.
• Diferença entre IA preditiva e IA generativa.
• Funcionamento e limitações dos LLMs:
• Como as respostas são geradas? (tokens, treinamento e inferência).
• Erros comuns e "alucinações" da IA.
• Visão geral das principais ferramentas de IA para engenharia de software:
• ChatGPT, GitHub Copilot, Amazon Q Developer.
• Casos de uso e comparações.

MÓDULO 2: APLICAÇÕES PRÁTICAS NO DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE (12h)

2.1. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Apresentar ao aluno as aplicações práticas da IA no desenvolvimento de software.

2.2. TÓPICOS:

• Integração com ferramentas de desenvolvimento:
• Usando IA no VS Code, JetBrains, GitHub e outras IDEs;
• Hands-on.
• Geração e otimização de código:
• Como estruturar prompts para obter código funcional e eficiente;
• Refatoração automática de código legado;
• Geração de snippets e funções com IA;
• Hands-on.
• Depuração e correção automática:
• Como usar a IA para encontrar e corrigir bugs;
• Exemplos práticos de debug assistido por IA;
• Hands-on.
• Automação de testes:
• Geração automática de casos de teste unitários e de integração;
• Testes exploratórios com IA;
• Hands-on.
• Modelagem de Dados:
• Geração de Modelo de Dados SQL;
• Geração de Consultas SQL;
• Hands-on.

MÓDULO 3: ASSISTENTES DE IA NO DIA A DIA DO ENGENHEIRO DE SOFTWARE (4h)

3.1. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Explorar o potencial dos principais modelos de IAs nas funções do dia a dia do engenheiro de software.

3.2. TÓPICOS:

• IA como um consultor técnico:
• Como formular perguntas técnicas de maneira eficiente;
• Comparação com Stack Overflow e documentação oficial.
• Uso da IA para documentação e engenharia de requisitos:
• Automatização de geração de documentação técnica;
• Tradução e adaptação de documentação para diferentes públicos.
• Gerenciamento de projetos e produtividade:
• Como usar IA para brainstorming, planejamento e análise de requisitos;
• Redução de tarefas repetitivas e otimização do tempo.


MÓDULO 4: ESTRATÉGIAS AVANÇADAS E DESAFIOS DO USO DE IA NA ENGENHARIA DE SOFTWARE (2h)

4.1. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Definir estratégias avançadas para melhorar o uso da IA e superar os seus desafios nas aplicações de engenharia de software.

4.2. TÓPICOS:

• Engenharia de prompts para maximizar a utilidade da IA:
• Estratégias avançadas para melhorar a qualidade das respostas;
• Técnicas para reduzir alucinações e obter respostas mais precisas.
• Riscos e desafios éticos no uso da IA:
• Viés algorítmico, privacidade e segurança de dados;
• Políticas corporativas sobre o uso de IA no desenvolvimento.

RECURSOS DIDÁTICOS

Apresentação de slides e vídeos e uso de material de apoio (legislação aplicável, papéis de trabalho, textos técnicos, estudo de casos, exercícios práticos).

METODOLOGIA

• Aulas expositivas, com a participação dos alunos.
• Apresentação de Estudos de caso.
• Resolução de problemas e exercícios práticos

INVESTIMENTO/FORMAS DE PAGAMENTO:


PRESENCIAL

CIDADE: MANAUS-AM:
DATA: 23 A 27JUNHO 2025
HORÁRIOS:
- 17:30h às 21:30h (5 dias).
LOCAL: Workspace Collaborate

MODALIDADES:

IN HOUSE (Material +Coffee Break)
Valor Normal: R$ 1.790,00/aluno
Política de Descontos:
Acima de 05: R$ 1.700,50
Acima de 10: R$ 1.650,00
Acima de 15: R$ 1.624,00

VALOR PROMO (10 PRIMEIRAS INSCRIÇÕES): R$ 1.590,00


Setor Público: Apresentação da Nota de Empenho (Valor Integral)
Demais: Depósito em Conta Corrente ou Pague Seguro, conforme Política de Descontos

Razão Social: Estratégia Treinamentos LTDA
CNPJ: 32.632.083/0001-28
Inscrição Municipal 42596901

Banco: Bradesco
Agência: 0320-4
COnta Corrente: 0042937-6

MODALIDADES:

IN HOUSE (Material +Coffee Break)
Valor Normal: R$ 1.790,00/aluno
Política de Descontos:
Acima de 05: R$ 1.700,50
Acima de 10: R$ 1.650,00
Acima de 15: R$ 1.624,00

VALOR PROMO (10 PRIMEIRAS INSCRIÇÕES): R$ 1.590,00


[vc_row][vc_column][vc_btn title=”INSCREVA-SE AQUI!” color=”primary” size=”lg” align=”center” i_icon_fontawesome=”fa fa-pencil-square-o” add_icon=”true” link=”url:http%3A%2F%2Festrategiatreinamentos.com.br%2Fsolicite-sua-proposta%2F||target:%20_blank|”][/vc_column][/vc_row]