12498 - Engenharia de Prompt

 

MODALIDADE PRESENCIAL

 

Dias: 05/11 e 06/11/2025 (19h00 às 22h00)

Investimento:  R$ 130,00 a vista ou parcelado no Cartão de Credito 

(JOVEM ADVOGADO E ESTUDANTES DE DIREITO - DESCONTO 20%)

Link para solicitação de cupom de desconto jovem advogado:

https://esaoabsp.bitrix24.site/crm_form_qcybw/

Obs. Se faz necessario envio de documento comprobatório  atravez do link, para analise.  

1. Para efeitos de desconto de Jovem Advogado(a) considera-se aquele que tenha até 5 (cinco) anos de inscrição definitiva na OAB/SP, na data de início do curso escolhido.

2. Para efeitos de desconto de Estudante de Direito considera-se aquele que se encontra matriculado (cursando). 

3. O desconto será efetuado nos cursos de extensão, nas modalidades presencial e online, desde que tenha na propaganda a indicação JOVEM ADVOCACIA.

 

VAGAS LIMITADAS INSCRIÇÕES ATÉ 04/11/2025

ou até o preenchimento das vagas  

 

 

Contexto: Ferramentas de Inteligência Artificial (IA) já estão presentes em tecnologias do dia a dia de todas as pessoas. Desde 2023, após liberação de uso gratuito do ChatGPT, modelos de IA Generativa conversacionais se tornaram cada vez mais comum e hoje são utilizados por diversos profissionais em seu trabalho.

Além do Chat, outras empresas lançaram seus próprios LLMs (Large Language Models). Gemini, Claude, Perplexity, Copilot são alguns dos nomes em alta no mercado.

Objetivo Geral: Capacitar pessoas a utilizarem essas ferramentas de forma eficiente e adequada

 

Objetivos Específicos:

1. Compreender o que são ferramentas de Inteligência Artificial;

2. Diferenciar modelos de IA generativos e preditivos;

3. Entender princípios fundamentais de uso de ferramentas de IA Generativa conversacionais;

4. Conceituar prompt e compreender sua utilidade na obtenção de resultados com maior acurácia;

5. Aprender o conceito de Frameworks, sua lógica de criação e utilização;

6. Dominar estratégias de prompting baseadas em evidência.

Conteúdo Programático 

Aula 1 – 05/11/2025 (quarta-feira)

Prof. Isabela Godoy

Tema: Fundamentos de IA e Engenharia de Prompt

Conteúdo: Fundamentos da IA. Modelos determinísticos e probabilísticos. Deep Fakes. Vieses e Ruídos. Alucinações. Supervisão. Estudo de casos de fracasso. Quarto chinês. Funcionamento da IA Generativa. Modelos de linguagem. Engenharia de Prompt. Guia da OpenAI.

 

Aula 2 – 06/11/2025 (quinta-feira)

Prof. Isabela Godoy

Tema: Frameworks e Estratégias de Prompt

Conteúdo: Frameworks de Prompt: RTF; WWHW; CIO; IRAC; DMM; RODEO; Estratégias de Prompt: PRewrite; Role-playing; Self-asking; Primazia e Recência; Re-reading (Re2); Chain-of-thought (CoT); Self-Consistency; Generated Knowledge Prompting; Question-Analysis Prompting (QAP); Variables and Delimiters Instruções Positivas; Otimizador de Prompts; Emotional Prompting; Formatação; Analogical Prompting; Shot-based prompting; Chain-of-verification (CoVe); Tree-of-thoughts.

 

YU, Fangyi; QUARTEY, Lee; SCHILDER, Frank. Legal Prompting: Teaching a Language Model to Think Like a Lawyer. arXiv, 2 dez. 2022. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2212.01326. Acesso em: 6 ago. 2025.

KANG, Xiaoxi; et al. Can ChatGPT Perform Reasoning Using the IRAC Method in Analyzing Legal Scenarios Like a Lawyer? arXiv, 23 out. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2310.14880. Acesso em: 6 ago. 2025.

KONG, Weize et al. PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning. arXiv, 16 jan. 2024. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2401.08189. Acesso em: 5 ago. 2025.

KONG, Aobo. et al. Better Zero-Shot Reasoning with Role-Play Prompting. arXiv, 15 aug. 2023. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.07702. Acesso em: 5 ago. 2025.

LIU, Nelson F. et al. Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts. arXiv, 6 jul. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2307.03172 . Acesso em: 6 ago. 2025.

XU, Xiaohan; et al. Re-Reading Improves Reasoning in Large Language Models. arXiv, 12 set. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2309.06275. Acesso em: 6 ago. 2025.

WEI, Jason; et al. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. arXiv, 28 jan. 2022. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2201.11903. Acesso em: 6 ago. 2025.

WANG, Xuezhi; et al. Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models. arXiv, 7 mar. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2203.11171. Acesso em: 6 ago. 2025

LIU, Jiacheng; LIU, Alisa; LU, Ximing; et al. Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning. arXiv, 15 out. 2021. Última versão: 28 set. 2022 (v3). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2110.08387. Acesso em: 6 ago. 2025.

YUGESWARDEENOO, Dharunish; ZHU, Kevin; O’BRIEN, Sean. Question-Analysis Prompting Improves LLM Performance in Reasoning Tasks. arXiv, 8 jul. 2024. Última versão: 8 jul. 2024 (v1). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2407.03624v1. Acesso em: 6 ago. 2025.

BASHARAT, Sondos Mahmoud; MYRZAKHAN, Aidar; SHEN, Zhiqiang. Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4. arXiv, 26 dez. 2023. Última versão: 18 jan. 2024 (v2). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2312.16171. Acesso em: 6 ago. 2025.

LI, Cheng, et al. Large Language Models Understand and Can Be Enhanced by Emotional Stimuli. arXiv, 12 nov. 2023. Última versão: 12 nov. 2023 (v7). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2307.11760. Acesso em: 6 ago. 2025.

HE, Jia; et al. Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?. arXiv, 15 nov. 2024. Última versão: 15 nov. 2024 (v1). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2411.10541v1. Acesso em: 6 ago. 2025.

YASUNAGA, Michihiro; et al. Large Language Models as Analogical Reasoners. arXiv, 3 out. 2023. Última versão: 9 mar. 2024 (v3). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2310.01714. Acesso em: 6 ago. 2025

DHULIAWALA, Shehzaad; et al. Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models. arXiv, 25 set. 2023. Última versão: 25 set. 2023 (v2). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2309.11495. Acesso em: 6 ago. 2025.

YAO, Shunyu; et al. Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv, 17 maio 2023. Última versão: 3 dez. 2023 (v2). Disponível em: https://arxiv.org/abs/2305.10601. Acesso em: 6 ago. 2025.

CORTIZ, Diogo. Curso de inteligência artificial para todos. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLtQM10PgmGogjn0cikgWi8wpQUnV6ERkY. Acesso em: 6 ago. 2025.

 

Docente:

 Isabela de Assis Godoy - Advogada formada em Direito (PUC-Campinas) com especialização em Direito Digital e Compliance ( BMEC), Mestrado em ADRs (EPD) e L.LM em IDRs (Humboldt). Doutoranda do programa de Tecnologias da Inteligência e Design Digital (PUC-SP).

Especialista em resolução de disputas, comunicação e tecnologia. Atua como professora, palestrante e criadora de conteúdo jurídico, com a missão de tornar o Direito mais claro, acessível e, sempre que possível, bem-humorado.