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DIA 01 DE 05

INPA Curso AI 2026.1

Da Teoria à Prática para Pesquisadores e Startups da Amazônia

Curso: 5 dias / 20 horas
Aula 1: 4 horas
INPA — Pesquisadores e Startups

Aula 1: Fundamentos de IA e Personalização de Assistentes

Entenda os conceitos fundamentais de inteligência artificial, aprenda a personalizar ChatGPT e Claude, e comece sua jornada prática com IA.

Vídeo do Local

Conheça o espaço onde acontecem as aulas do curso INPA Curso AI 2026.1. Ambiente moderno e preparado para aprendizado colaborativo.

Turma 1Turma 2

Participantes do Curso

Conheça os 21 participantes do INPA Curso AI 2026.1, um grupo diverso de pesquisadores, professores, técnicos e startupeiros.

NomeFunçãoInstituição
Pedro MariosaProfessor, pesquisador e diretor de incubadoraUFAM / INPACTAS
Professor CidãoProfessor; relações institucionaisEcossistema UFAM / incubadora
HugoGeólogo, doutorando e professorINPA
MagnoBotânico; pesquisadorINPA
SocorroTécnicaPROTEC
JairoTécnico administrativoPROTEC
BrunoPesquisadorINPA
AliciaTécnicaInstituição de Pesquisa
GiovanaEstudanteBiotec
AdrianaTécnica de pesquisa; planejamento estratégicoInstitucional
CátiaAnalista; professoraCoage
ErikaBolsista administrativaIncubadora do INPA
Tommy CasteloApoio administrativo; propriedade intelectualNIT / PROTEC
Marcela AmazonasPesquisadoraINPA
EdsonAutomação e ferramentas digitaisINPA
Ana Cláudia TravassosSecretáriaPROAE / UFAM
Sara Souza MartinsAssistente em administração; coordenação do PIBITIPROTEC / UFAM
Sammy Aquino PereiraVice-presidenteIPIAM
Isabela Andrade AguiarEstudante de Engenharia da ComputaçãoProjetos com INPA
TaináAssistente de pesquisa; meteorologistaINPA
Thiago MedeirosServidor técnico-administrativoUFAM / PROTEC

Sugestões de Personalização

Cada participante tem uma personalização específica para ChatGPT e Claude. Clique para expandir e copiar sua sugestão.

DIA 02 DE 05

Aula 2: Engenharia de Prompts Avançada

Domine as técnicas de engenharia de prompts: zero-shot, few-shot, chain of thought, role prompting e meta-prompting. Aprenda a estruturar prompts eficazes e explore ferramentas de revisão de literatura.

Conteúdo da Aula 2

  • ▸Técnicas de engenharia de prompts (5 abordagens)
  • ▸Estrutura de um prompt eficaz (7 componentes)
  • ▸Template estruturado pronto para usar
  • ▸Atividades hands-on com exemplos práticos
  • ▸Seu Prompt Kit Pessoal (3 tarefas estruturadas)
  • ▸Comparação ChatGPT 5.4 vs. Claude Sonnet 4.6

Ferramentas de Revisão

  • ✓Perplexity — Busca e síntese com fontes
  • ✓Consensus — Análise de artigos científicos
  • ✓Elicit — Listagens estruturadas
  • ✓Litmaps — Mapeamento de literatura (gratuito)
  • ✓Research Rabbit — Exploração de papers

Acesso para Alunos

Todos os materiais do curso estão disponíveis aqui. Acesse os slides, roteiros e recursos complementares.

PPTX

Slides da Aula 1

Apresentação completa (PPTX) — Fundamentos de IA

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PDF

Roteiro do Curso

Programa completo dos 5 dias com cronograma

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PDF

Roteiro da Aula 1

Detalhamento com atividades e referências

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WEB

Roteiro da Aula 2

Engenharia de Prompts — conteúdo e atividades

Acessar

INPA Curso AI 2026.1

Inteligência Artificial Aplicada — Da Teoria à Prática

INPA — Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia

2026 — Pedro Mariosa. Todos os direitos reservados.

DIA 02 DE 05

Engenharia de Prompts Avançada

A Arte de Conversar com Máquinas

⏱️

Duração

4 horas

🎯

Técnicas

5 Técnicas de Prompts

📋

Entregável

Prompt Kit Pessoal

Recapitulação: O que fizemos na Aula 1

Na Aula 1, configuramos nossas ferramentas de trabalho. Aprendemos a diferença entre IA, Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa. Escolhemos ChatGPT 5.4 e Claude Sonnet 4.6 como assistentes especializados e configuramos instruções personalizadas em ambas. O entregável foi um perfil personalizado no ChatGPT e um projeto configurado no Claude. Hoje, aprenderemos a conversar com essas ferramentas de forma eficaz.

Foco de Hoje:

Um prompt bem estruturado funciona como uma pergunta clara em uma entrevista de pesquisa: quanto mais específico e bem organizado, melhor a resposta. Prompts estruturados melhoram a qualidade das respostas em até 300% (BROWN et al., 2020).

O Problema: Prompts Genéricos Produzem Respostas Genéricas

Um prompt mal estruturado resulta em respostas superficiais. Faltam profundidade acadêmica, contexto específico e aplicabilidade prática. Frequentemente, é necessário reformular a pergunta várias vezes para chegar a um resultado útil. A engenharia de prompts resolve esse problema estruturando perguntas de forma que a IA entenda exatamente o que você precisa. Não se trata de usar palavras mágicas, mas de comunicar com clareza: seu contexto, seu objetivo e o formato esperado.

❌ Problemas:

  • Respostas superficiais e genéricas
  • Falta de contexto específico
  • Múltiplas iterações necessárias
  • Perda de tempo e eficiência

✅ Solução:

Engenharia de prompts = comunicação clara e estruturada

5 Técnicas de Engenharia de Prompts

Cada técnica resolve um tipo diferente de problema. Dominar as cinco permite adaptar sua comunicação com a IA para qualquer situação de pesquisa ou negócio.

Zero-Shot Prompting

Fazer uma pergunta sem exemplos prévios. A IA responde com base no conhecimento treinado.

Quando usar:

Perguntas simples e contexto claro

Benefício:

Respostas rápidas, mas podem ser genéricas

Qual é o impacto da desflorestação na biodiversidade amazônica, especificamente na fragmentação de habitats de primatas não-humanos nas áreas de transição entre floresta densa e cerrado no estado do Amazonas?

Estrutura de um Prompt Eficaz

Um prompt eficaz tem sete componentes. Não é necessário usar todos em cada prompt, mas conhecê-los permite montar a combinação ideal para cada situação.

1

Contexto

Quem você é e o que faz

2

Papel

Qual persona a IA assume

3

Tarefa

O que você quer

4

Formato

Como você quer a resposta

5

Exemplos

Resultado esperado

6

Restrições

Limitações e preferências

7

Tom

Abordagem desejada

Entregável da Aula 2

Seu Prompt Kit Pessoal: 3 prompts bem-estruturados e testados, prontos para uso imediato. Este kit deve incluir prompts para suas tarefas recorrentes, exemplos reais de sua área de pesquisa e documentação de como refinar os prompts ao longo do tempo.

Você agora domina:

  • ✓ 5 técnicas de engenharia de prompts
  • ✓ Template estruturado para criar novos prompts
  • ✓ Prompt Kit personalizado para suas tarefas
  • ✓ Diferenças entre ChatGPT e Claude
DIA 03 DE 05

IA para Pesquisa Acadêmica

Ferramentas Especializadas para Revisão de Literatura

⏱️

Duração

4 horas

🔍

Ferramentas

4 Ferramentas Especializadas

🎯

Foco

100% Prático

Recapitulação: O que fizemos na Aula 2

Na Aula 2, aprendemos engenharia de prompts através de cinco técnicas fundamentais: zero-shot (pergunta direta), few-shot (com exemplos), chain of thought (passo a passo), role prompting (assumir um papel) e meta-prompting (refletir sobre o próprio pensamento). Cada participante construiu seu Prompt Kit Pessoal com 3 prompts estruturados e testados. A estrutura de um prompt eficaz inclui sete componentes: contexto, papel, tarefa, formato, exemplos, restrições e tom.

Foco de Hoje:

Integrar ferramentas especializadas em seu fluxo de pesquisa, desde a busca inicial de literatura até a síntese de dados. O objetivo não é aprender ferramentas isoladamente, mas entender como combiná-las para criar um pipeline eficiente de pesquisa acadêmica.

Por que Ferramentas Especializadas?

ChatGPT e Claude são modelos de linguagem gerais. Eles conhecem muita coisa, mas nem sempre sabem o que é recente, confiável ou específico para sua área. Ferramentas especializadas resolvem esse problema: Perplexity busca informações atualizadas com fontes, Consensus analisa consenso científico, Elicit faz buscas semânticas em artigos, e Litmaps mapeia redes de pesquisa. Juntas, essas ferramentas transformam a pesquisa de "dias de busca manual" para "minutos de busca estruturada".

Comparação de Ferramentas

Perplexity

Melhor para:

Busca geral com fontes

Tipo de saída:

Síntese com links

Custo:

Gratuito + Pro ($20/mês)

Consensus

Melhor para:

Análise de consenso científico

Tipo de saída:

Síntese de estudos

Custo:

Gratuito + Pro ($12/mês)

Elicit

Melhor para:

Busca semântica em papers

Tipo de saída:

Lista de artigos relevantes

Custo:

Gratuito + Pro ($9/mês)

Litmaps

Melhor para:

Mapeamento de redes de pesquisa

Tipo de saída:

Visualização de conexões

Custo:

Completamente gratuito

Estrutura da Aula — 7 Blocos Práticos

1

Introdução às Ferramentas (30 min)

Entender o que cada ferramenta faz e quando usá-la. Comparação de recursos, custos e casos de uso.

Objetivo:

Conhecer o ecossistema de ferramentas para pesquisa acadêmica.

2

Perplexity — Busca com Fontes (45 min)

Usar Perplexity para buscar informações atualizadas com fontes confiáveis. Duas atividades: busca inicial (20 min) e refinamento (15 min).

Atividade:

Cada participante escolhe um tema de pesquisa e faz uma busca estruturada. Depois refina com pergunta mais específica.

3

Consensus — Análise de Consenso Científico (45 min)

Usar Consensus para entender o que a literatura científica diz sobre um tema. Duas atividades: busca por pergunta (20 min) e análise de resultados (15 min).

Atividade:

Fazer busca por pergunta de pesquisa, selecionar 3-5 artigos, criar tabela comparativa com pergunta central, metodologia, achados e limitações.

4

Elicit — Busca Semântica em Artigos (45 min)

Usar Elicit para encontrar artigos mesmo quando você não sabe o termo técnico exato. Duas atividades: busca semântica (20 min) e síntese de resultados (15 min).

Atividade:

Fazer busca por conceito em linguagem natural. Usar feature de Summary para gerar síntese. Depois refinar com seu Prompt Kit do ChatGPT/Claude.

5

Litmaps — Mapeamento de Redes de Pesquisa (45 min)

Usar Litmaps para visualizar como papers se conectam e identificar trabalhos influentes. Duas atividades: criação de mapa (20 min) e exploração de rede (15 min).

Atividade:

Inserir um artigo-chave. Explorar mapa, identificar papers mais influentes, clusters temáticos, evolução temporal e gaps.

6

Pipeline Integrado — Do Início ao Fim (30 min)

Integrar todas as ferramentas em um fluxo de pesquisa real. Executar o pipeline completo em 30 minutos.

Fluxo:

Perplexity (10 min) → Consensus (10 min) → Elicit (5 min) → Litmaps (5 min) = Visão 360° do tema em 30 minutos.

7

Síntese e Entregável (30 min)

Consolidar aprendizados e preparar para próxima aula. Discussão em grupo e entrega de materiais.

Entregável:

Síntese de 1 página + 5 papers + mapa de Litmaps + reflexão sobre próximos 3 meses.

💡 Dica Importante

Todas essas ferramentas têm versões gratuitas que funcionam bem para pesquisa inicial. Considere upgrades apenas se usar regularmente. Comece com as versões gratuitas e explore os recursos antes de investir.

Entregável da Aula 3

Cada participante entrega um pacote completo de pesquisa:

1.

Síntese de 1 página do pipeline executado

2.

5 papers mais relevantes encontrados com links

3.

Mapa de Litmaps salvo e compartilhado

4.

Reflexão: "Como usarei essas ferramentas em minha pesquisa nos próximos 3 meses?"