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Microsoft AI

Microsoft AI Foundry

4 - 6 horas 4 Módulos

Visão Geral

Tema Principal: Microsoft AI / Copilot

Carga Horária: 4 - 6 Horas

Nível: Avançado

Público-alvo: Arquitetos de Soluções, Gestores de TI e Líderes de Engenharia

SOBRE O TREINAMENTO

O Microsoft AI Foundry (anteriormente Azure AI Studio) é o centro de comando definitivo para empresas que procuram desenvolver aplicações de IA robustas. Este treinamento ensina a orquestrar múltiplos modelos de linguagem em larga escala, garantindo que a inovação não comprometa a segurança ou a conformidade (compliance) da organização. É a escolha ideal para equipas que operam na nuvem Azure e necessitam de soberania total sobre os seus dados.

Objetivo

Capacitar o líder técnico a gerir o ciclo de vida completo de uma aplicação de IA, desde a escolha do modelo ideal até à implementação de filtros de segurança rigorosos e integração com bases de dados corporativas seguras.

MÓDULOS DO TREINAMENTO

Catálogo de Modelos e Escolha Estratégica

Exploração da versatilidade do Foundry. Aprendizado sobre como selecionar, testar e implantar o modelo certo para cada necessidade de negócio, transitando entre modelos de elite e modelos eficientes de pequena escala.

Segurança de Conteúdo (Safety) e Compliance

Configuração de camadas de proteção para impedir que a IA gere respostas tóxicas, enviesadas ou que violem as políticas internas. O foco é a criação de filtros de segurança que atuam em tempo real para proteger a reputação da empresa e garantir a conformidade legal.

Integração Segura com OneLake e Dados Privados

Técnicas para conectar modelos de IA aos dados corporativos armazenados no Azure de forma totalmente privada. O aluno aprenderá a utilizar o OneLake como fonte de verdade, permitindo que a IA responda com base em informações reais da empresa sem nunca expor esses dados ao treino de modelos públicos.

Governança, Custos e Soberania de Dados

Laboratório de gestão operacional: como controlar quem utiliza os recursos, monitorizar custos e garantir que a soberania dos dados seja mantida. Discussão sobre a flexibilidade de trocar de modelos conforme o mercado evolui, sem a necessidade de reescrever toda a infraestrutura da aplicação.

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Os nomes GPT-5 (OpenAI), Claude (Anthropic) e Gemini (Google) são mencionados apenas para fins informativos e comparativos.