Visão Geral

Este curso fundamental apresenta os principais conceitos, técnicas e práticas essenciais de Prompt Engineering utilizando a OpenAI API. O aluno aprenderá a criar prompts eficientes, claros e reprodutíveis, entender como os modelos respondem a diferentes instruções e aplicar estratégias de prompting em tarefas reais como classificação, extração, transformação, raciocínio, análise e geração de conteúdo.

Objetivo

Após realizar este curso Prompt Engineering with the OpenAI API Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos de modelos de linguagem (LLMs) e como prompts influenciam resultados
• Aplicar técnicas básicas e intermediárias de prompting (zero-shot, few-shot, prompts estruturados)
• Utilizar a OpenAI API para executar tarefas de texto, raciocínio e outputs estruturados
• Criar prompts limpos, otimizados e reproduzíveis
• Aplicar técnicas de segurança, verificações e redução de alucinações
• Desenvolver pequenas soluções e automações reais usando a OpenAI API

Publico Alvo

• Iniciantes em Inteligência Artificial e modelos de linguagem
• Desenvolvedores, analistas, product owners e profissionais de automação
• Estudantes e profissionais que desejam construir habilidades sólidas em Prompt Engineering
• Qualquer pessoa que deseje aprender a criar aplicações inteligentes com a OpenAI API

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática e lógica de programação
• Opcional: noções básicas de Python ou JavaScript
• Não é necessário conhecimento prévio em IA

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Prompt Engineering

1. What is Prompt Engineering
2. Why prompts matter in LLM performance
3. Introduction to LLM behavior and tokenization
4. Prompt structure basics
5. Hands-on: Writing your first prompts

Module 2 – OpenAI API Basics

1. What is the OpenAI API
2. Authentication and security
3. Overview of available models (text, reasoning, embeddings, assistants, images, audio)
4. API cost and rate limits
5. Hands-on: First API call using Python or JavaScript

Module 3 – Core Prompting Techniques

1. Zero-shot prompting
2. Few-shot prompting
3. Role prompting (system, user, assistant)
4. Guidelines, instructions, constraints
5. Hands-on: Improving outputs with small prompt adjustments

Module 4 – Practical Prompt Patterns

1. Transformation prompts
2. Extraction prompts
3. Classification prompts
4. Summarization prompts
5. Content generation prompts
6. Hands-on: Using patterns in real-world examples

Module 5 – Structured Outputs & Function Calling

1. Introduction to structured outputs
2. Creating schemas for predictable responses
3. Function calling basics
4. Hands-on: Building your first function-call workflow

Module 6 – Safe Prompting & Error Reduction

1. Techniques to reduce hallucinations
2. Creating safer instructions and guardrails
3. Verifying and validating model outputs
4. Hands-on: Building reliable prompts

Module 7 – Mini Project

Hands-on project applying everything learned:
Choose one:

1. Build a small chatbot
2. Build a data extractor
3. Build a content generator