Visão Geral

O curso Prompt Engineering Profissional foi desenvolvido para capacitar profissionais a projetar, otimizar e avaliar prompts avançados para modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e modelos multimodais. O curso aborda desde fundamentos técnicos do funcionamento dos modelos até técnicas profissionais de engenharia de prompts aplicadas a contextos reais como automação, análise de dados, geração de código, suporte à decisão, agentes inteligentes e aplicações corporativas. São exploradas abordagens modernas como chain-of-thought, tool usage, retrieval-augmented generation (RAG), prompt templates, avaliação de desempenho e mitigação de vieses.

Objetivo

Após realizar este Curso Prompt Engineering Profissional, você será capaz de:

• Projetar prompts eficientes para diferentes tipos de modelos de IA
• Aplicar técnicas avançadas como few-shot, chain-of-thought e self-consistency
• Criar prompts robustos para geração de código, texto, análise e raciocínio
• Integrar prompts com ferramentas externas e pipelines automatizados
• Avaliar, testar e versionar prompts em ambientes produtivos
• Reduzir alucinações e melhorar a confiabilidade das respostas
• Desenvolver sistemas baseados em agentes e workflows orientados por prompts

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de dados e IA
• Cientistas de dados
• Profissionais de automação e RPA
• Arquitetos de soluções
• Analistas de negócios técnicos
• Profissionais de tecnologia interessados em IA generativa

Pre-Requisitos

• Lógica de programação
• Conhecimentos básicos de Python ou JavaScript
• Noções introdutórias de IA ou Machine Learning
• Familiaridade com APIs REST

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Prompt Engineering

1. What is Prompt Engineering
2. How Large Language Models Work
3. Tokens, Context Windows and Temperature
4. Determinism vs Creativity in Prompts

Module 2: Prompt Design Principles

1. Instruction-Based Prompting
2. Role and Persona Definition
3. Output Formatting and Constraints
4. Prompt Clarity and Ambiguity Reduction

Module 3: Few-Shot and Example-Driven Prompting

1. Zero-Shot vs Few-Shot Prompting
2. Example Selection Strategies
3. Prompt Compression Techniques
4. Prompt Length Optimization

Module 4: Chain-of-Thought and Reasoning Techniques

1. Chain-of-Thought Prompting
2. Self-Consistency and Reasoning Paths
3. Step-by-Step Reasoning Control
4. When Not to Use Chain-of-Thought

Module 5: Advanced Prompt Patterns

1. ReAct Pattern
2. Tree-of-Thoughts
3. Debate and Critique Prompts
4. Meta-Prompting Techniques

Module 6: Prompt Engineering for Code and Data

1. Code Generation Prompts
2. Debugging and Refactoring with Prompts
3. Data Analysis and Insight Extraction
4. SQL and API-Oriented Prompts

Module 7: Multimodal Prompt Engineering

1. Image Understanding and Captioning Prompts
2. Vision-Language Prompt Design
3. Audio and Transcription Prompting
4. Cross-Modal Reasoning

Module 8: Tool Usage and Function Calling

1. Tool-Augmented Prompts
2. Function Calling Concepts
3. Structured Outputs with JSON Schemas
4. Error Handling in Tool-Based Prompts

Module 9: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. RAG Architecture Overview
2. Prompting with Retrieved Context
3. Context Ranking and Filtering
4. Reducing Hallucinations with RAG

Module 10: Prompt Evaluation and Optimization

1. Prompt Testing Methodologies
2. Automatic and Human Evaluation
3. Metrics for Prompt Quality
4. Prompt Versioning and A/B Testing

Module 11: Security, Ethics and Reliability

1. Prompt Injection Attacks
2. Data Leakage Risks
3. Bias and Fairness Considerations
4. Guardrails and Safety Prompts

Module 12: Professional Use Cases and Capstone

1. Enterprise Automation Use Cases
2. AI Agents and Workflow Orchestration
3. Prompt Engineering in Production Systems
4. Capstone Project Design