Editorial Docente: Revisão dos Trabalhos Práticos 2026-2

Registro pedagógico das mudanças de escopo, avaliação e integração dos TP2 e TP3 de IA II.
Data de Publicação

20/09/2026

Data de Modificação

20/09/2026

Editorial Docente: Por Que os Trabalhos Foram Reorganizados

Contexto

A oferta 2026-2 aprofundou o Módulo 2 em embeddings, recuperação, bancos vetoriais, chunking, Transformer e seleção responsável de modelos. Esse aprofundamento é central para que RAG seja ensinado como engenharia baseada em evidências, e não como combinação de bibliotecas.

Como consequência, o Módulo 4 deixou de compor o núcleo obrigatório da oferta. Agentes, Fine-Tuning, LoRA e multiagentes permanecem como trilha avançada, mas não podem sustentar requisitos obrigatórios de um projeto avaliado quando não recebem tempo didático proporcional.

Diagnóstico dos Trabalhos Anteriores

O TP1 permanece adequado: é uma primeira experiência de ciclo completo de aprendizado supervisionado, avaliação e API de inferência.

O TP2 anterior concentrava, em uma única entrega, ingestão de milhares de documentos, escolha de provedores, banco vetorial, índices ANN, Spring AI, Docker Compose, API, métricas extensas e dependências de um agente futuro. O escopo era tecnicamente interessante, mas misturava muitas decisões novas sem permitir que a turma investigasse cada uma delas.

O TP3 anterior dependia de conteúdo que deixou de ser obrigatório: ReAct, Tool Calling, agentes, Chain-of-Thought, self-healing e geração de YAML. Além de exigir uma cadeia de APIs e LLMs em pouco tempo, ele transformava uma apresentação final em demonstração vulnerável a falhas de rede, custo e provedores externos.

Decisão Pedagógica

Os trabalhos continuam exploratórios e exigentes. Cada equipe de quatro estudantes deve planejar aproximadamente 60 horas de trabalho por entrega, ou cerca de 15 horas por integrante.

O ajuste é de foco, não de dificuldade:

  1. TP1: modelo supervisionado e API de inferência.
  2. TP2: retrieval reproduzível e comparação entre classificador, embeddings e combinação híbrida para recomendação de skills.
  3. TP3: integração TP1–TP2, resposta RAG fundamentada, citações, abstenção, avaliação e produto demonstrável.
  4. TP3.5: trilha opcional para agentes, Tool Calling e LLMs, sem risco de comprometer a nota-base.

O Que Será Medido

O projeto deixa de assumir que embeddings, RAG ou LLMs são automaticamente melhores. Cada equipe deve medir hipóteses com dados isolados de treino e teste.

No TP2, a pergunta é: a recomendação de skills por recuperação de exercícios semanticamente similares melhora, piora ou complementa o classificador do TP1? A comparação usa Precision@K, Recall@K, F1 micro, F1 macro, Exact Match e análise dos casos de discordância.

No TP3, a pergunta é: as evidências recuperadas e as skills sugeridas sustentam uma resposta útil para o usuário? A avaliação inclui casos do domínio, ambíguos e fora do domínio, fontes citadas, abstenção e falhas de contrato.

Artigo SBC Incremental

O formato SBC permanece obrigatório, mas é produzido de modo incremental:

Entrega Seções escritas ou revisadas
TP1 Problema, dataset, método supervisionado, métricas e limitações
TP2 Trabalhos relacionados, método de retrieval, benchmark e comparação de skills
TP3 Integração, RAG fundamentado, avaliação end-to-end, discussão e conclusão

O objetivo não é transformar o aluno em autor de um artigo completo em uma semana. É ensinar que um sistema de IA deve ter problema definido, método explícito, métricas, evidências e limites documentados.

Garantias de Avaliação

  • O núcleo de cada TP não depende de crédito de API, provedor externo ou agente.
  • O grupo deve conseguir reproduzir a execução com ambiente documentado e testes automatizados.
  • Métricas são calculadas sobre conjuntos definidos, sem ajuste reiterado no teste final.
  • A autoria individual é acompanhada por commits, módulos atribuídos e arguição.
  • Desafios extras valorizam aprofundamento sem penalizar quem conclui o núcleo obrigatório com qualidade.

Resultado Esperado

Ao final, a turma terá construído e defendido um sistema que compara paradigmas de IA, recupera evidências, explica suas fontes, identifica incerteza e documenta seus limites. Agentes continuam disponíveis como extensão para estudantes interessados, sem substituir a compreensão dos fundamentos.

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