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title: "Título Claro do Projeto / Tema de TCC"
subtitle: "Resumo em uma frase do problema ou solução proposta"
categories:
  - Análise de Resultados com IA
status: "Disponível"           # Disponível | Em andamento | Reservado | Concluído
modalidade: "Desenvolvimento + Pesquisa Aplicada" # Pesquisa Aplicada | Sistema/Ferramenta | Benchmark/Estudo
perfil: "Individual"           # Individual | Dupla (se aplicável)
complexidade: "Intermediária"  # Introdutória | Intermediária | Avançada
stack:
  - Python
  - Git
  - IA
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**Status:** Disponível · **Modalidade:** Desenvolvimento + Pesquisa Aplicada · **Perfil:** Individual · **Complexidade:** Intermediária
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## 1. Contexto e Problema

Explique em 1 parágrafo curto qual dor real, cenário prático ou lacuna científica motiva este tema.

## 2. O que será feito (Escopo do TCC)

Descreva o objetivo central e as principais frentes de trabalho concretas (ex.: construir protótipo, coletar/avaliar dataset, comparar abordagens, validar com usuários).

## 3. O que você vai aprender neste TCC

* **Habilidade técnica 1:** ex.: arquitetura de pipelines ou APIs.
* **Habilidade científica/experimental:** ex.: definição de protocolo de avaliação e métricas.
* **Habilidade de engenharia:** ex.: testes, reprodutibilidade e documentação técnica.

## 4. Perguntas para você refletir

*Se você se identifica com as questões abaixo, este tema pode ser uma boa escolha:*

* Pergunta 1 sobre o interesse técnico/científico do tema.
* Pergunta 2 sobre uma decisão de arquitetura ou experimento que precisará ser investigada.
* Pergunta 3 sobre o impacto ou aplicação prática esperada.

## 5. Entregáveis Esperados

* [ ] Levantamento bibliográfico / estado da arte sobre o tema
* [ ] Protótipo funcional ou pipeline experimental reproduzível (repositório Git)
* [ ] Avaliação quantitativa e/ou qualitativa dos resultados
* [ ] Monografia de TCC (com potencial desdobramento em artigo científico, se aplicável)

## 6. Pré-requisitos e Tecnologias

* **O que você já precisa saber:** disciplinas ou habilidades mínimas esperadas (ex.: Estrutura de Dados, programação em Python/Java, Git).
* **O que você vai explorar/aprender no projeto:** ex.: RAG, agentes, Docker, métricas de avaliação, análise de dados.

## 7. Ponto de Partida (Referências Iniciais)

* *Adicione aqui 2 a 3 artigos, documentações ou repositórios de referência para a leitura inicial do aluno.*

## 8. Como demonstrar interesse

Antes de agendarmos uma conversa, leia as referências do item 7 e traga uma resposta breve para:

1. Por que esse tema chamou sua atenção?
2. Qual recorte você gostaria de explorar primeiro?
3. Qual sua disponibilidade semanal estimada?