Exame Especial — Diretrizes e Critérios

Avaliação Teórica Final de Recuperação Semestral (IA II - 2026.2)

Data de Publicação

27/10/2026

Data de Modificação

22/10/2026

Nota📌 Informações Gerais do Exame Especial

1. Critérios de Elegibilidade (Regulamento CEFET-MG)

O direito de prestar o Exame Especial é regido pelas normas regimentais de graduação do CEFET-MG:

  1. Frequência Regular: O estudante deve possuir frequência mínima obrigatória de 75% das aulas ministradas (máximo de 25% de faltas no diário acadêmico).
  2. Faixa de Pontuação Semestral: O estudante deve ter acumulado nota final no semestre letivo entre 40,0 e 59,0 pontos (inclusive).
  3. Impedimentos: Estudantes com nota inferior a 40,0 pontos no semestre (reprovação direta) ou com infrequência superior a 25% (reprovação por faltas) não são elegíveis ao exame.

2. Cálculo da Média Final Pós-Exame

Conforme a Resolução de Graduação do CEFET-MG, a nota final consolidada no histórico escolar após o Exame Especial é obtida pela média aritmética simples entre o rendimento do semestre e a nota da prova especial:

\[\text{Média Final} = \frac{\text{Nota Acumulada no Semestre} + \text{Nota do Exame Especial}}{2}\]

  • Condição de Aprovação: \(\text{Média Final} \ge 60,0\) pontos.
  • A pontuação lançada no diário acadêmico final respeitará os limites regulamentares institucionais.

3. Conteúdo Programático do Exame

O Exame Especial contempla a totalidade das competências conceituais e matemáticas desenvolvidas ao longo do semestre:

Bloco 1: Redes Neurais Supervisionadas e Otimização (Módulo 1)

  • Matemática do Perceptron, Álgebra Linear pura e hiperplanos de decisão.
  • Arquitetura Multicamadas (MLP), teorema da aproximação universal e funções de ativação (\(\text{ReLU}\), \(\sigma\), \(\tanh\)).
  • Descida do Gradiente, função de perda (MSE e Cross-Entropy) e Backpropagation.
  • Diagnóstico de sobreajuste (Overfitting), regularização (\(L_1\), \(L_2\), Dropout) e Callbacks.
  • Métricas operacionais em classificação assimétrica (Precision, Recall, F1-Macro, Matriz de Confusão e calibração probabilística).

Bloco 2: Recuperação de Informação e Espaços Vetoriais (Módulo 2)

  • Espaços latentes e Word Embeddings (Word2Vec, modelos distribucionais).
  • Similaridade de Cosseno e métricas de busca em Information Retrieval (Recall@K, MRR).
  • Bancos de dados vetoriais (ChromaDB), particionamento de documentos (Chunking) e contagem auditável de tokens.

Bloco 3: Modelos de Linguagem, Mecanismo de Atenção e RAG (Módulo 3)

  • A arquitetura Transformer: cálculo detalhado de tensores \(Q, K, V\), auto-atenção dimensionada e máscaras de atenção.
  • Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) corporativos com Spring AI.
  • Engenharia de prompts, estruturação de saídas JSON, políticas de abstenção e mitigação de alucinações.

4. Repositório e Governança do Exame Especial

Após a aplicação do exame, a pasta avaliacoes/provas/final/ concentrará:

avaliacoes/provas/final/
├── index.qmd                           <- Este documento (Resultados consolidados pós-exame)
├── caderno/                            <- Caderno impresso oficial em PDF e LaTeX
├── gabarito/                           <- Gabarito analítico comentado
├── dados/                              <- Planilha de notas e cálculos finais da média
├── digitalizacoes/                     <- Scans das provas físicas dos estudantes
├── transcricoes/                       <- Transcrições individuais (.qmd)
└── laudos/                             <- Laudos individuais de correção (.html)
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