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):
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.
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.
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.
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.
Apresentação de slides e vídeos e uso de material de apoio (legislação aplicável, papéis de trabalho, textos técnicos, estudo de casos, exercícios práticos).
• Aulas expositivas, com a participação dos alunos. • Apresentação de Estudos de caso. • Resolução de problemas e exercícios práticos
INVESTIMENTO/FORMAS DE PAGAMENTO:
- LOCAL E DATA DE REALIZAÇÃO
- INVESTIMENTO
- FORMA DE PAGAMENTO DA INSCRIÇÃO
- POLÍTICA DE DESCONTO PARA PAGAMENTOS ANTECIPADOS:
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
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