O objetivo da formação é explorar como extrair valor real de LLMs (Large Language Models) em contexto profissional. Para isso, os participantes irão compreender como os LLMs interpretam e respondem a prompts, estruturar instruções claras, eficazes e reutilizáveis, e controlar o formato, tom e profundidade dos outputs.
A formação inclui ainda práticas para refinar e iterar prompts de forma estratégica, culminando na criação de um Prompt Pack funcional, adaptado à realidade profissional de cada participante.
Módulo 1 — Fundamentos do Prompt Engineering
Objetivo: Criar o modelo mental correto antes da prática.
Conteúdos:
• O que é Prompt Engineering (e o que não é)
• Como funcionam os LLMs (contexto, tokens, probabilidade)
• Porque prompts genéricos falham
• Diferença entre:
o Perguntar
o Instruir
o orquestrar tarefas
• Limitações e expectativas realistas
Atividade prática curta:
• Análise comparativa entre prompt fraco vs prompt estruturado
Módulo 2 — Estruturas de Prompt e Framework
Objetivo: Ensinar uma forma sistemática de pensar prompts.
Conteúdos:
• Importância da estrutura no prompt
• Framework DCPT:
o Definir a Situação
o Contexto
o Persona
o Tarefa
• Boas práticas de escrita
• Erros comuns (ambiguidade, excesso, conflito de instruções)
Atividade prática:
• Reescrita de prompts reais usando DCPT
• Adaptação da estrutura à função de cada formando
Módulo 3 — Controlo de Output e Formatação
Objetivo: Garantir outputs utilizáveis e consistentes.
Conteúdos:
• Definir formato de saída (listas, tabelas, relatórios)
• Controlo de tom, nível técnico e profundidade
• Pedir exemplos, passos e validações
• Pedir raciocínio vs pedir resultado final
• Como evitar respostas vagas ou genéricas
Atividade prática:
• Mesmo prompt → múltiplos outputs controlados
• Ajuste fino de instruções de saída
Módulo 4 — Iteração, Refinamento e Prompt Debugging
Objetivo: Ensinar a trabalhar com a IA como processo.
Conteúdos:
• Prompt como ciclo iterativo
• Técnicas de follow-up inteligente
• Refinar sem recomeçar do zero
• Identificar e corrigir:
o respostas incompletas
o respostas erradas
o alucinações
• Estratégias de validação de resultados
Atividade prática:
• Melhorar um output problemático até nível profissional
• Exercício de “debugging de prompt”
Módulo 5 — Prompt Engineering em Contexto Profissional
Objetivo: Aplicação direta ao dia a dia de trabalho.
Conteúdos (seleção conforme o grupo):
• Gestão e Estratégia
• Marketing e Conteúdos
• Produto, UX e Design
• IT / Desenvolvimento
•Para cada área:
• Casos reais
• Prompt base reutilizável
• Checklist de adaptação por contexto
Atividade prática:
• Criação de prompts reais para tarefas do próprio formando
Módulo 6 — Limites, Riscos e Boas Práticas
Objetivo: Uso responsável e profissional da IA.
Conteúdos:
• Alucinações e confiança excessiva
• Privacidade e dados sensíveis
• Direitos de autor
• Quando não usar IA
• Boas práticas organizacionais
Projeto Final
20 de Janeiro 2025 | 19h00 – 21h00
22 de Janeiro 2025 | 19h00 – 21h00
27 de Janeiro 2025 | 19h00 – 21h00
29 de Janeiro 2025 | 19h00 – 21h00
03 de Fevereiro 2025 | 19h00 – 21h00
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