Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Campus VII — Unidade Timóteo • Departamento de Computação e Engenharia

Disciplina: Inteligência Artificial II (2026.2) Docente: Prof. Aléssio Miranda Júnior Avaliação: Prova Escrita 1 — Modelo A

Laudo de Avaliação Individual

Eliel Vitor Almeida

Matrícula: 20213005807 Turma: Turma 1 Data: 19/10/2026 Caligrafia: 85% (Média Legibilidade)

Nota Final

4,8

de 25,0 pontos

Aproveitamento: 19,2%

Quadro Consolidado de Desempenho

Questão	Tópico Avaliado	Pontuação Obtida	Pontuação Máxima	Aproveitamento
Questão 1	Triagem com dados heterogêneos (MLP e Treinamento)	2,3	5,0	46%
Questão 2	Inspeção visual em condições novas (CNN e Transfer Learning)	1,2	5,0	24%
Questão 3	Alerta que muda decisões (Calibração e Custos Clínicos)	0,7	5,0	14%
Questão 4	Busca de conhecimento (Embeddings, IR e Busca Híbrida)	0,0	5,0	0%
Questão 5	Assistente com abstenção (RAG, Limiares e Governança)	0,6	5,0	12%
TOTAL	Nota Consolidada da Avaliação	4,8	25,0	19,2%

Questão 1 — Triagem com dados heterogêneos

2,3 / 5,0

1.a Diagnóstico da Curva de Aprendizado e Decisão de Produção

1,3 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

"Porque a IA pode ter caído no overfitting e não estar realmente pronta para a produção."

Parecer Analítico do Docente:

Apontou corretamente o sobreajuste (overfitting) e a impropriedade da implantação em produção. Faltou justificar com base na leitura analítica das curvas da Figura 1 (divergência a partir da Época 8 com elevação contínua do erro de validação).

1.b Representação de Entradas Heterogêneas e Retropropagação

0,6 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Escrito no campo 2.b]: "O papel da retropropagação faz com que os perceptrons se adaptem melhor e tenham uma taxa maior de acertos na previsão"

Parecer Analítico do Docente:

Resposta superficial. Mencionou adaptação dos neurônios, mas não tratou das técnicas de pré-processamento obrigatórias para dados heterogêneos (escalonamento numérico e One-Hot Encoding para categóricos) nem do cálculo exato dos gradientes via regra da cadeia no algoritmo de backpropagation.

1.c Evidências Clínicas de Confiança e Reprodutibilidade

0,4 / 1,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Escrito no campo 2.c]: "Ter uma base de dados confiavel e não enviesada, além de o modelo ficar mais estavel,"

Parecer Analítico do Docente:

Menção genérica a dados não enviesados. Deixou de pontuar partição independente de teste cego, métricas clínicas adequadas (Recall, AUC-PR) e o protocolo de reprodutibilidade experimental por fixação de sementes aleatórias.

Questão 2 — Inspeção visual em condições novas

1,2 / 5,0

2.a Diagnóstico Experimental do Aumento de Alertas

0,8 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

"Eles deveriam usar a estratégia de invalido aleatoriamente alguns neurônios, forçando a LMN a passar por caminhos diversos, evitando o overfitting"

Parecer Analítico do Docente:

Descreveu corretamente o funcionamento da regularização por Dropout (desativação aleatória de neurônios para forçar representações distribuídas), mas não abordou o diagnóstico experimental comparativo entre as três hipóteses concorrentes (mudança de distribuição luminosa, sobreajuste e ruído de rotulação).

2.b Arquitetura CNN, Data Augmentation e Transfer Learning

0,0 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Campo utilizado para responder o item 1.b pelo discente; sem conteúdo sobre CNN/Transfer Learning]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada sobre arquitetura CNN, aumento de dados ou transferência de aprendizado.

2.c Cautela Amostral e Validação Robusta

0,4 / 1,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Escrito no campo 1.c]: "2c Aumentar a quantidade de entradas, aumentar o requisito para validação"

Parecer Analítico do Docente:

Resposta extremamente vaga. Não detalhou validação cruzada estratificada, teste cego no turno noturno nem testes de significância estatística.

Questão 3 — Alerta que muda decisões

0,7 / 5,0

3.a Leitura da Curva de Calibração e Impacto Clínico

0,7 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

"É falho porque não condiz com a realidade e faz com que a IA fique viciado e traga resultados falhos, como são pacientes, é difícil encontrar um padrão, se você fixa o limite em 0,50"

Parecer Analítico do Docente:

Apontou a deficiência de fixar arbitrariamente o limiar em 0,50 frente à realidade clínica. Deixou de realizar a leitura quantitativa da curva de calibração (∼18% de piora real para p̂ = 0,50, resultando em 82% de alarmes falsos) e não explorou o conceito de calibração de probabilidades.

3.b Ajuste Operacional com Custos Assimétricos

0,0 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

3.c Telemetria e Monitoramento de Drift

0,0 / 1,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

Questão 4 — Busca de conhecimento para atendimento

0,0 / 5,0

4.a Representação Semântica e Limitações do Cosseno

0,0 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

4.b Avaliação em Recuperação da Informação (IR)

0,0 / 1,5

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

4.c Busca Híbrida e Governança de Normas

0,0 / 1,5

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

Questão 5 — Assistente que pode não responder

0,6 / 5,0

5.a Contestação do Maior Escore e Desenho da Abstenção

0,6 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

"É uma boa métrica, mas aumenta o escopo e trazer uma lista de maior escore é melhor do que apenas trazer o documento de maior score."

Parecer Analítico do Docente:

Sugeriu listar múltiplos documentos em vez de retornar somente o de maior escore. Não propôs mecanismos para que o sistema se abstenha de responder na ausência de evidência confiável nem formulou os limiares de decisão.

5.b Conflito Normativo e Validação Pré-Implantação

0,0 / 2,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

5.c Telemetria e Impacto Operacional

0,0 / 1,0

Resposta Transcrita do Aluno:

[Subitem deixado em branco pelo discente]

Parecer Analítico do Docente:

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.