Projete controles práticos que mantenham as aplicações de LLM seguras, com escopo definido, testáveis e confiáveis em produção.
4 seções · 12 lições
Defina onde as barreiras de proteção (guardrails) se encaixam no fluxo de solicitação de uma LLM e traduza os objetivos do produto em ameaças, controles, comportamentos de recusa e sinais de detecção.
2 liçõesProjete verificações para prompts e respostas de modelos não confiáveis, reduza a disseminação de dados sensíveis e imponha limites de tópicos e permissões no backend.
4 liçõesValide resultados estruturados, pondere regras heurísticas em relação a modelos classificadores e proteja chamadas de ferramentas utilizando o princípio do privilégio mínimo, aprovações, idempotência e proteções de URL.
3 liçõesEquilibre segurança, latência e custo, avalie a qualidade dos mecanismos de proteção frente a casos adversários e integre os controles a um sistema de chatbot passível de revisão.
3 liçõesAplicações baseadas em LLMs aceitam entradas não confiáveis, geram saídas incertas e podem acionar ações de grande impacto; por isso, os controles de segurança devem ser implementados em estágios do backend onde possam ser efetivamente aplicados. Este curso auxilia desenvolvedores de nível intermediário a transformar riscos do produto em mecanismos de proteção em camadas, abrangendo prompts prejudiciais, respostas inseguras, dados sensíveis, escopo, saídas estruturadas, classificadores e ações de ferramentas. Ao final, você terá um projeto de controle de ponta a ponta para um chatbot, incluindo testes mensuráveis, telemetria e uma análise clara dos compromissos entre segurança, latência e custo.
O curso aborda a implementação de mecanismos de proteção (guardrails), o escopo de ameaças, a triagem de entradas e saídas, a detecção de dados sensíveis, limites de tópicos e permissões, validação de esquema, decisões de classificadores, autorização de ferramentas, segurança de URLs, otimização de pipelines, testes de regressão, telemetria e integração de chatbots em camadas.
De gerentes de projeto e profissionais de operações a fundadores, analistas e equipes que estão adotando IA, o Fenzo é para quem quer melhorar no trabalho que já faz.
Tudo, desde usar IA para planejar projetos e analisar dados até melhorar processos, tomada de decisão, comunicação e execução. Se você consegue descrever a habilidade ou a tarefa, o Fenzo pode criar um curso sobre ela.
Sim. Conte ao Fenzo o que você faz, o que quer alcançar e onde está travado, e ele adaptará o curso ao seu cargo, aos seus objetivos e ao trabalho que você realmente precisa fazer.
Não. O Fenzo se adapta ao seu ponto de partida: você pode começar pelo básico ou ir direto para tópicos mais avançados.
Sim. O Fenzo for Business reúne toda a sua equipe em uma única assinatura: licenças compartilhadas, cursos que você pode atribuir e relatórios sobre quem concluiu o quê.
Conheça o Fenzo for BusinessVocê começa descrevendo seu objetivo ou fazendo uma breve avaliação de habilidades. O Fenzo usa esse contexto para identificar suas lacunas e montar a experiência de aprendizado em torno delas.
Sim, o Fenzo funciona no navegador do seu celular.
Algo para interagir em cada seção.
Três descobertas de décadas de pesquisa sobre aprendizagem moldaram a construção de cada lição do Fenzo.
Taxa média de aprovação · Freeman et al., PNAS 2014
O que a ciência diz
Estudantes em aulas apenas expositivas têm 1,5× mais chances de reprovar.
Como o Fenzo faz
Toda lição do Fenzo é interativa. Nunca há leitura ou vídeo passivos.
Você faz por conta própriaA IA faz por você
Retenção de habilidades ao longo do tempo · com e sem prática
O que a ciência diz
Delegar o raciocínio à IA corrói justamente as habilidades que você quer desenvolver.
Como o Fenzo faz
O Fenzo faz você pensar — com orientação, mas nunca fazendo por você.
Prática de recuperaçãoReleitura
Memória de longo prazo · recuperação vs. releitura
O que a ciência diz
Recordar uma informação é melhor do que relê-la para construir uma compreensão duradoura.
Como o Fenzo faz
As lições incluem quizzes e perguntas de recordação para que o conteúdo fique.