Objectivos de Aprendizagem:
No final da UC, os estudantes saberão conceber, avaliar e otimizar prompts para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Compreenderão a estrutura dos prompts, gestão de contexto, alucinações e enviesamentos, dominando técnicas como zero/few-shot, chain-of-thought e role-based prompting. Desenvolverão pensamento crítico para validar respostas e iterar prompts em tarefas reais.
Estes objetivos alinham-se com o método de ensino adotado, focado numa abordagem eminentemente prática (learning by doing). A teoria sobre a mecânica dos LLMs é consolidada em aulas laboratoriais através da interação direta com modelos estado da arte. Com exercícios de prompt engineering e projetos aplicados, os alunos testam e refinam as suas interações continuamente. Esta articulação garante uma transição fluida entre a compreensão teórica e a execução, capacitando os estudantes para extrair o máximo valor de sistemas de IA complexos.