Aula 1 — O Novo Mercado e o Papel do Desenvolvedor
▪ Transformações recentes no mercado de trabalho em tecnologia
▪ Automação versus amplificação: impactos da IA na prática profissional
▪ A realidade do desenvolvedor em 2026
▪ Estratégias para atuação em cenários de transição tecnológica
▪ Tendências para o futuro da engenharia de software
▪ Responsabilidades técnicas, legais e éticas no uso de Inteligência
Artificial
Fundamentos de LLMs e Ecossistema de Modelos
▪ Conceitos fundamentais de Inteligência Artificial, Machine Learning e
Large Language Models
▪ Diferenças entre modelos tradicionais e modelos generativos
▪ Fundamentos conceituais da arquitetura Transformer
▪ Tokens, janela de contexto e memória de curto prazo
▪ Latência, throughput — Analisando performance dos modelos
Principais provedores e modelos:
▪ OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Zhipu AI
Modelos explorados:
▪ Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro, GPT 5.2 Codex Max, Composer,
GLM 4.7
▪ Critérios técnicos para seleção de modelos
▪ Estruturas de precificação
▪ Estratégias multi-modelo e uso de roteadores (model routing)
▪ Adequação de modelos a diferentes categorias de tarefas
