INEMA.CLUB PRO FEP 2026

Para quem fez o FEP original

De-para: o que aconteceu com cada tópico que você estudou

O FEP original (2025) tinha 8 módulos e 47 tópicos. Esta tabela diz em que balde cada um caiu com os modelos de setembro de 2026 e em qual aula do FEP 2026 ele reaparece. Nada foi perdido: a metade "destino" do que você aprendeu vale mais do que nunca.

morreusó quando servecontinuanovo / reescrito
Módulo FEPTópico originalBaldeNo FEP 2026
1Introdução à IA generativa · O que é um LLMcontinuaAula 1, encurtado: o que a IA de 2026 faz sozinha e o que não faz
1Tokens e janela de contextocontinuaAula 4, como conceito: a mesa tem tamanho, o meio recebe menos atenção
1Clareza · Anatomia (os 4 ingredientes)continuaAula 3: viram as seis partes do briefing
2Contextualização efetivacontinuaAula 4: ficha de contexto de cinco linhas, com casa própria
2Zero-shotcontinuaAula 3: é o padrão; deixou de ser "técnica"
2Few-shotsó quando serveAula 5: quando o padrão não cabe em palavras
2Role promptingsó quando serveAula 5: papel como perspectiva com critério, em uma frase
2Chain-of-Thought · Skeleton of ThoughtmorreuAula 2 (por quê) e aula 7 (o que ficou: esforço)
224 Dimensões de Persona · EXPERT Framework · Prompt SupremomorreuAula 2: persona-template não muda o resultado; perspectiva em uma frase, na aula 5
2Humanização de textomorreuAula 2; a voz entra na ficha de contexto (aula 4)
2Prompts interativossó quando serveAula 5: perguntar antes, só com briefing incerto
3Decomposição de tarefas · Prompt chainingsó quando serveAula 2 (chaining à mão morreu) e aula 5 (etapas só com aprovação humana)
3Formatação e estruturaçãocontinuaAula 3: formato de entrega, dentro do critério de bom
3Instruções negativasmorreu continuaAula 2: listas de estilo morreram; fronteiras do negócio continuam (aula 3)
3Ajuste de parâmetros (temperature, top_p)morreuAula 2; substituído por escolha de modelo e esforço (aula 7)
3Output prefillingmorreuAula 2: pedir o formato ou saída estruturada nativa
3Refinamento iterativocontinuaAula 3: iterar o briefing, não a micro-instrução
4Long context managementsó quando serveAula 4: regra nas pontas, material só o necessário
4Multimodal promptingsó quando serveAula 5: só quando a entrada real é imagem, áudio ou documento
4Model-specific optimizationreescritoAula 7: qual modelo para qual tarefa; ler o guia de um modelo novo em dez minutos
4Structured outputs (JSON/XML)só quando serveAula 5: só quando outro programa vai ler
4Prompt testing e A/BcontinuaAula 7: amostra semanal com critério observável
5Arquitetura de contextocontinuaAula 4
5Embeddings · Vector databases · RAGmorreuAula 4, uma seção: quando a base não cabe no projeto. Montar RAG virou trabalho de quem constrói
6Tool design · MCP · Memory · ReAct · Planning · Error handlingreescritoAula 6: portas, permissões e aprovação, para quem delega e não programa
7Extended thinkingreescritoAula 7: nível de esforço em três degraus
7Sistemas multi-agentereescritoAula 6, curto: dois pontos humanos. Aprofundamento no curso Super-Agentes
7Claude SkillspromovidoAula 4: skill como manual da casa, para qualquer um
7Voice AI e agentes multimodaismorreuSai: virou produto pronto, fora do escopo de quem pede
8Segurança e prompt injectioncontinuaAula 6: ficou mais importante, para agentes que leem conteúdo de terceiros
8IA ética e alinhamentocontinuaAula 7: responsabilidade, quem responde pelo que saiu
8Observabilidade · Sistemas em produçãomorreuAula 7, uma seção: medir por amostra. O resto é curso de programador
100 Prompts EssenciaismorreuKit de 12 briefings, em quatro blocos, adaptáveis
Guia de prompting GPT-5.5morreuAula 7: como ler o guia de qualquer modelo novo com três perguntas
Certificação por nívelmorreuCada aula termina com um artefato que você consegue mostrar

Como usar esta tabela

Marque os três tópicos que você mais usava. Se caíram em "morreu", a aula 2 diz o que colocar no lugar. Se caíram em "só quando serve", a aula 5 dá a condição. Se caíram em "continua", você já sabe o principal e o curso mostra o que mudou de lugar. O critério por trás de todos os baldes é um só: a técnica descrevia o que você quer, ou compensava uma fraqueza da IA de 2024?

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