DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS COM IA
Para Programadores
Formação para desenvolvedores que já dominam Spring Boot e React e querem incorporar Inteligência Artificial ao processo de desenvolvimento com método, contexto e controle técnico.
A IA gera código em segundos. Mas você sabe transformar esse código em um sistema completo, seguro e funcional?
Aprenda a utilizar Inteligência Artificial em todas as etapas do desenvolvimento de software:
✅ Transforme requisitos em soluções bem estruturadas.
✅ Utilize IA para desenvolver com mais produtividade.
✅ Aprenda a revisar, testar e corrigir códigos gerados por IA.
✅ Reduza retrabalho e tenha mais controle sobre seus projetos.
✅ Desenvolva sistemas com método, qualidade e domínio técnico.
Não basta saber pedir código à IA. É preciso saber conduzir o desenvolvimento.
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Saiba mais
A Formação DEV com IA foi desenvolvida para quem já possui base técnica.
Indicada para desenvolvedores que já possuem conhecimentos em pelo menos uma tecnologia de backend (Java/Spring, Node.js, Python/Django/FastAPI ou .NET) e uma de frontend (React, Angular ou Vue), e desejam evoluir suas habilidades utilizando Inteligência Artificial no desenvolvimento de sistemas.
Aqui, você não começará aprendendo variáveis, condicionais ou componentes básicos.
O objetivo é avançar para uma nova forma de desenvolver software utilizando Inteligência Artificial de maneira estruturada.
Esta formação é para você que...
Já desenvolve aplicações com Spring Boot e React, mas quer incorporar IA de maneira mais profissional ao seu fluxo de trabalho.
Já usa ChatGPT, Claude, Copilot ou outras ferramentas, mas percebe que grande parte do uso ainda acontece por tentativa e erro.
Quer ir além de prompts isolados e aprender Engenharia de Contexto.
Quer entender e aplicar Spec-Driven Development.
Quer utilizar IA em planejamento, desenvolvimento, debugging, testes, refatoração, documentação e revisão de código.
Quer acelerar determinadas etapas sem abrir mão de compreender e controlar tecnicamente o software.
Quer estar preparado para um cenário em que saber programar continua importante, mas saber trabalhar com IA durante o desenvolvimento passa a fazer parte da atividade profissional.
Inicio dia 10 de novembro de 2026
Aulas nas terças e quintas
Das 19h às 22h
📌 Duração: 78 horas de aulas
04 meses aproximadamente
💳 Investimento
I 4 x R$ 397,00 (cartão de crédito recorrente)
Pré-requisitos técnicos:
• Domínio de POO, REST APIs, bancos relacionais (SQL) e versionamento com Git/GitHub;
• Experiência prática com pelo menos uma stack backend (idealmente Java/Spring, mas Node.js, Python/Django-FastAPI ou .NET são aceitos) e uma stack frontend (idealmente React, mas Angular ou Vue são aceitos);
• Noções de testes automatizados, Docker e CI/CD são desejáveis, mas serão reforçadas ao longo do curso;
• Notebook próprio capaz de rodar VS Code, Docker e, opcionalmente, modelos de IA locais.
Ainda está pensando se precisa aprender isso?
Faça uma pergunta simples:
Hoje, quando você utiliza IA para desenvolver, existe um processo definido ou você ainda trabalha principalmente por prompts?
Se o seu fluxo ainda depende de explicar novamente o problema a cada conversa, copiar código, testar, corrigir e pedir outra versão, existe espaço para evoluir.
A Formação DEV com IA foi criada exatamente para essa transição.
As vagas são limitadas!
Sobre os instrutores
Rogério Aguiar - Professor e Consultor na Treina Recife, graduado em matemática, Pós-graduação em Tecnologia da Informação, mestre em Administração Pública, Especialista em Planejamento Estratégico e na Gestão da TIC, Professor Universitário de Cursos de Graduação ministrando a disciplina Lógica de Programação e Pós-Graduação em diversas Faculdade e Universidades em Pernambuco.
Alexandre de Souza Junior - Professor e Consultor na Treina Recife, Especialista em IA, Gestor Governamental de Controle Interno, professor de graduação na área de IA, Qualidade, Testes de Software, Gestão Ágil de Projetos e Java Web. Bacharel em Engenharia Civil com mestrado em Simulação de Reservatórios de Petróleo pela UFPE.
Rebeca Valgueiro Teixeira - Professora e Consultora da Treina Recife, Bacharel em Engenharia Civil, MBA em Gestão Empresarial, Analista de Gerenciamento de Projetos PL na empresa SiDi.
Kennedy Lins - Analista de Sistemas Sênior na Netra Tecnologia, Bacharel em Sistema da Informação, Mestre em Informática Aplicada, Análise de Dados e Inteligência Artificial. Proficiente nas tecnologias: JAVA, Spring MVC, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap, React, PHP, SQL, Oracle, DB2
Néfi de Medeiros Fernandes - Mestre em Informática Aplicada pela UFRPE, com formação em Ciência da Computação e especialização em Gestão de Riscos, Cibersegurança e Tecnologia da Informação. Engenheiro de Automação de Testes na Accenture Brasil, com experiência em Testes Manuais, automação com Selenium e Python e atuação em ambientes ágeis.
O que você vai aprender
1. Prompt Técnico
Aprenda a criar instruções mais claras para tarefas reais de desenvolvimento.
Você vai trabalhar a comunicação com a IA considerando objetivo, contexto, restrições, padrões e critérios técnicos.
2. Engenharia de Contexto
Um dos pontos centrais da formação.
Aprenda a fornecer à IA as informações necessárias para compreender melhor:
- o projeto;
- a arquitetura;
- a stack;
- as regras de negócio;
- as convenções;
- as decisões técnicas;
- as restrições da aplicação.
Porque uma IA sem contexto pode gerar código.
Uma IA com contexto pode colaborar melhor dentro do projeto.
3. Spec-Driven Development
Pare de começar pelo código.
Aprenda a trabalhar a partir de especificações mais claras antes de iniciar a implementação.
O fluxo passa a ser:
IDEIA → ESPECIFICAÇÃO → PLANO → TAREFAS → CÓDIGO → VALIDAÇÃO
4. Planejamento com IA
Use IA para transformar requisitos em:
- etapas;
- tarefas;
- dependências;
- critérios de aceite;
- decisões técnicas;
- planos de implementação.
Antes de gerar código, você aprende a pensar na solução.
5. Geração de Código
Utilize IA para apoiar a implementação sem transformar o desenvolvimento em simples copiar e colar.
O foco está em gerar código dentro do contexto, arquitetura e padrões definidos para o projeto.
6. Code Review com IA
Código gerado por IA também precisa ser revisado.
Aprenda a utilizar IA para apoiar a análise de:
- legibilidade;
- organização;
- arquitetura;
- possíveis falhas;
- tratamento de erros;
- boas práticas;
- qualidade do código.
7. Debugging com IA
Use IA como ferramenta de investigação.
Aprenda a estruturar contexto, sintomas, logs, hipóteses e comportamento esperado para tornar a análise de problemas mais objetiva.
8. Testes
Incorpore IA ao processo de criação e revisão de testes.
Aprenda a pensar em cenários, casos de borda, critérios de validação e qualidade do software.
9. Refatoração
Use IA para apoiar melhorias no código existente sem perder de vista comportamento, arquitetura e regras de negócio.
10. Documentação
Aproveite o contexto do projeto para utilizar IA na geração e atualização de documentação técnica.
11. Segurança
Aprenda a olhar criticamente para o código produzido com IA.
Porque código que funciona não significa necessariamente código seguro.
12. Agentes de IA
Entenda como utilizar agentes em tarefas de desenvolvimento que exigem contexto, sequência de ações e acompanhamento de atividades.
13. GitHub
Integre o uso de IA ao fluxo de desenvolvimento e colaboração com Git e GitHub.
14. CI/CD
Entenda como IA pode apoiar processos relacionados à integração e entrega contínuas.
15. Deploy
Leve o processo até a entrega.
Da especificação ao software funcionando em ambiente de execução.
Depoimento de alunos
