Visão Geral

Este curso capacita desenvolvedores a projetar, implementar e otimizar prompts para aplicações baseadas em Large Language Models (LLMs) e Inteligência Artificial Generativa. O participante aprenderá técnicas avançadas de engenharia de prompts voltadas para integração com APIs, automação de processos, geração de código, arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes e aplicações corporativas. O foco do curso é transformar prompts em componentes estratégicos para o desenvolvimento de soluções robustas, escaláveis e confiáveis.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Projetar prompts otimizados para aplicações corporativas e técnicas
• Integrar estratégias de prompting em sistemas baseados em APIs de IA
• Criar prompts para geração de código, automação e análise de dados
• Desenvolver fluxos de prompting para arquiteturas RAG e agentes inteligentes
• Implementar mecanismos de validação, avaliação e melhoria contínua de prompts
• Aplicar práticas de segurança, governança e confiabilidade em aplicações baseadas em LLMs

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de software
• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Arquitetos de soluções
• Profissionais DevOps e Platform Engineering
• Profissionais que desenvolvem aplicações baseadas em IA Generativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de programação (preferencialmente Python, JavaScript ou Java)
• Familiaridade com APIs e desenvolvimento de aplicações
• Conhecimentos básicos de IA Generativa e Large Language Models
• Experiência em desenvolvimento de software

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Prompt Engineering for Developers

1. Fundamentals of prompt engineering
2. LLM architecture overview
3. How language models process instructions
4. Developer-focused prompting concepts
5. Enterprise AI application scenarios
6. Prompt lifecycle management

Module 2: Prompt Design Fundamentals

1. Anatomy of effective prompts
2. Instruction design principles
3. Context management techniques
4. Constraints and guardrails
5. Output formatting strategies
6. Prompt quality evaluation

Module 3: Core Prompting Techniques

1. Zero-shot prompting
2. One-shot prompting
3. Few-shot prompting
4. Role-based prompting
5. Template-driven prompting
6. Comparative prompting approaches

Module 4: Advanced Prompt Engineering

1. Chain-of-thought concepts
2. Structured reasoning workflows
3. Prompt decomposition strategies
4. Multi-step task execution
5. Prompt chaining techniques
6. Complex problem-solving patterns

Module 5: Structured Outputs and Data Processing

1. JSON output generation
2. Schema-driven responses
3. Information extraction techniques
4. Classification and categorization prompts
5. Data transformation workflows
6. Response validation methods

Module 6: Prompt Engineering for Software Development

1. Code generation optimization
2. Documentation generation
3. Code explanation and review
4. Test case creation
5. Refactoring assistance
6. Software architecture support

Module 7: Prompt Engineering with APIs

1. API integration patterns
2. Dynamic prompt generation
3. User context management
4. Prompt versioning strategies
5. Error handling considerations
6. Prompt orchestration techniques

Module 8: Prompt Engineering for RAG

1. Retrieval-Augmented Generation fundamentals
2. Retrieval-aware prompt design
3. Context injection strategies
4. Knowledge grounding techniques
5. Hallucination reduction approaches
6. Enterprise RAG use cases

Module 9: Prompt Engineering for AI Agents

1. Agent instruction design
2. Tool-use prompting strategies
3. Workflow orchestration prompts
4. Autonomous task execution
5. Multi-agent communication concepts
6. Agent reliability considerations

Module 10: Prompt Evaluation and Optimization

1. Prompt testing methodologies
2. Quality assessment metrics
3. Benchmarking strategies
4. A/B testing approaches
5. Performance optimization techniques
6. Continuous improvement workflows

Module 11: Security and Governance

1. Prompt injection attacks
2. Jailbreak techniques and defenses
3. Sensitive data protection
4. Compliance considerations
5. Responsible AI principles
6. Governance and auditability

Module 12: Enterprise Development Project

1. Prompt architecture design workshop
2. API-integrated AI application project
3. RAG prompt implementation exercises
4. AI agent prompt development
5. Security and governance validation
6. Final Prompt Engineering for Developers project