Laudo Oficial de Correção — Prova Teórica 1

Inteligência Artificial II (IA II) • CEFET-MG 2026.2

NotaDados do Discente

• Discente: Gabriel Batistuta Anicio Martins Silva
• Matrícula: 20213006395
• Turma: Turma 1
• Data da Avaliação: 19/10/2026
• Pontuação Final: 4,4 / 25,0 (Aproveitamento: 17,6%)
• Legibilidade da Caligrafia: 75% (Baixa Legibilidade)

Desempenho Consolidado por Questão

Questão / Tema	Pontos Obtidos	Valor	Aproveitamento
Q1: Triagem com dados heterogêneos	2,0	5,0	40,0%
Q2: Inspeção visual em condições novas	1,3	5,0	26,0%
Q3: Alerta que muda decisões	1,1	5,0	22,0%
Q4: Busca de conhecimento para atendimento	0,0	5,0	0,0%
Q5: Assistente que pode não responder	0,0	5,0	0,0%
TOTAL GERAL	4,4	25,0	17,6%

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Questão 1 — Triagem com dados heterogêneos (2,0 / 5,0 pts)

1.a Diagnóstico da Curva de Aprendizado e Decisão de Produção (1,1 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“A queda contínua da perda de treino pode significar que o modelo está viciado para aquelas amostras.”

DicaParecer do Docente

Percebeu a ideia de sobreajuste/vício nos dados de treino. Contudo, não analisou a curva de perda de validação na Figura 1 (divergência a partir da Época 8) nem refutou formalmente a liberação para produção.

1.b Representação de Entradas Heterogêneas e Retropropagação (0,6 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Devem ser categorizados, … [separadamente]. O backpropagation ajusta os pesos para o modelo aproximar do resultado esperado.”

DicaParecer do Docente

Menção genérica ao ajuste de pesos no backpropagation. Não especificou a padronização/Z-score para variáveis numéricas contínuas nem One-Hot Encoding / Embeddings para variáveis categóricas, tampouco o cálculo dos gradientes via regra da cadeia.

1.c Evidências Clínicas de Confiança e Reprodutibilidade (0,3 / 1,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Garantir o learning transfer com tecnica como dropout para evitar o overfitting.”

DicaParecer do Docente

Citou dropout como medida preventiva contra sobreajuste, mas não respondeu sobre evidências clínicas de validação (partição de teste independente, métricas de Recall/AUC-PR) nem fixação de sementes aleatórias para reprodutibilidade.

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Questão 2 — Inspeção visual em condições novas (1,3 / 5,0 pts)

2.a Diagnóstico Experimental do Aumento de Alertas (1,0 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“A amostragem de dados do modelo se baseia em imagens de peças produzidas durante o dia, logo não seria adequada para aplicar em peças produzidas durante a noite. Base de dados ruim para essa aplicação.”

DicaParecer do Docente

Identificou com acerto o problema de generalização decorrente da coleta restrita ao período diurno (covariate shift). Não delineou o experimento comparativo nem analisou as hipóteses de sobreajuste geral e inconsistência de rotulação.

2.b Arquitetura Convolucional e Transferência de Aprendizado (0,2 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Aplicar em outro contexto.”

DicaParecer do Docente

Resposta excessivamente superficial. Não justificou o uso de redes convolucionais, não explicou o protocolo de transferência de aprendizado (congelamento e fine-tuning) e não apresentou diagrama.

2.c Cautela Amostral e Validação com Poucos Dados (0,1 / 1,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Com paciencia para avaliar melhor.”

DicaParecer do Docente

Comentário genérico desprovido de fundamentação técnica. Não abordou procedimentos estatísticos formais (validação cruzada estratificada, teste cego no turno noturno e testes de hipótese).

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Questão 3 — Alerta que muda decisões (1,1 / 5,0 pts)

3.a Interpretação da Calibração e Crítica ao Limiar 0,50 (0,3 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Pois existem pontos que a calibração está bem próxima do ideal.”

DicaParecer do Docente

Afirmação incorreta em relação ao limiar operacional padrão: para p̂ = 0,50 a frequência real de piora é de apenas ∼18% (82% de alarmes falsos). Não criticou a superconfiança do modelo nem explorou o impacto clínico da fadiga de alarmes.

3.b Custos Assimétricos e Capacidade da Equipe Médica (0,6 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Menor taxa de falsos negativos.”

DicaParecer do Docente

Apontou a necessidade de reduzir falsos negativos, mas não indicou o mecanismo de diminuição do limiar de decisão nem ponderou a restrição de capacidade operacional da equipe médica.

3.c Telemetria Contínua e Deriva de Conceito (0,2 / 1,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

“Análise … ou algoritmo probabilístico.”

DicaParecer do Docente

Trecho fragmentado e incompleto. Não descreveu a telemetria em produção (acompanhamento de escores/alarmes) nem ações de contingência diante de drift.

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Questão 4 — Busca de conhecimento para atendimento (0,0 / 5,0 pts)

4.a Representação Semântica e Limitações da Similaridade de Cosseno (0,0 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

4.b Avaliação Rigorosa de Recuperação (Information Retrieval) (0,0 / 1,5)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

4.c Busca Híbrida e Governança Normativa (0,0 / 1,5)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

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Questão 5 — Assistente que pode não responder (0,0 / 5,0 pts)

5.a Contestação do Maior Escore e Desenho da Abstenção (0,0 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

5.b Conflito de Fontes e Validação Prévia da Abstenção (0,0 / 2,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

5.c Telemetria da Taxa de Abstenção em Produção (0,0 / 1,0)

NotaResposta Transcrita do Aluno

[Subitem deixado em branco pelo discente]

DicaParecer do Docente

Sem resposta apresentada. Pontuação não atribuída.

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Laudo gerado oficialmente pela disciplina Inteligência Artificial II (IA II) • CEFET-MG Timóteo