Prompt Engineering e Otimização de LLM para Desenvolvedores
Grandes modelos de linguagem agora são uma camada prática em software em produção — usados para geração de código, extração de dados, sumarização e agentes autônomos. Esta trilha ensina como se comunicar com esses modelos com precisão e confiabilidade, como avaliar e proteger seus resultados, e como integrá-los em aplicações reais sem custos descontrolados ou comportamento imprevisível. O foco é aplicado e específico para desenvolvedores: cada tópico se mapeia para decisões que você toma ao construir com APIs como OpenAI, Anthropic, ou modelos open-weight.
O Que Você Aprenderá
Você começará com fundamentos de prompt — clareza de instruções, framing de papel, e padrões few-shot — depois passará para estratégias avançadas incluindo chain-of-thought, self-consistency, e restrições de output. Cursos posteriores abordam integração de LLMs em workflows de desenvolvedores, prompt engineering especificamente para geração de código e tarefas de dados, e construção de aplicações powered by LLM de ponta a ponta. A trilha também cobre avaliação e proteção de outputs de modelo, identificação de failure modes, e defesa contra prompt injection. Os cursos finais cobrem tuning de performance, otimização de custos, fine-tuning específico de domínio, padrões agentic AI com tool use e orquestração, e o pipeline completo para productionizar e escalar soluções de LLM.
O Caminho de Aprendizado
Doze cursos progridem de A1 até C1. O curso de abertura, Fundamentos de Prompt Engineering, estabelece o vocabulário e o modelo mental. Cursos intermediários — Integrando LLMs em Developer Workflows, Prompt Engineering para Code & Data, e Construindo Aplicações Powered by LLM — o movem para construção prática. A trilha se encerra em C1 com Advanced Agentic AI & Orquestração, Customizando LLMs para Domínios Específicos, e Produtizando & Escalando Soluções de LLM, cobrindo as preocupações de engenharia que surgem quando features de LLM vão para produção em escala.
Como Funciona
Cada curso é dividido em lições curtas e focadas que você completa com feedback em tempo real e um tutor AI disponível quando você fica preso. Exercícios são hands-on: você escreve, testa, e itera em prompts e código de integração diretamente no editor integrado, vendo o efeito de cada mudança imediatamente em vez de ler sobre isso de forma abstrata.