Submódulo 4: Avaliação prática da qualidade dos resultados de IA
Condições de conclusão
Nesta lição vamos aprender, de forma prática e sem código, como avaliar se uma resposta de IA está alinhada ao objetivo, é relevante, precisa e adequada ao público. Apresentamos um checklist simples de verificação, técnicas rápidas de validação (pedir fontes, pedir passo a passo, testar cenários), um modelo de prompt (COSERAF) para orientar solicitações com critérios de avaliação e orientações claras sobre quando envolver supervisão humana e como documentar aprendizados e limitações para melhorar interações futuras.
🎯 Exercícios
🎯 Exercícios: Avaliação prática da qualidade dos resultados de IA
Teste seus conhecimentos com estas questões de múltipla escolha. Cada questão tem apenas uma resposta correta.
Questão 1
Qual é o objetivo do checklist de validação inicial de 6 itens ao avaliar resultados de IA?
Questão 2
Ao lidar com informações factuais geradas pela IA, o que você deve sempre solicitar?
Questão 3
Qual ação é essencial para verificar a consistência interna dos resultados de IA?
Questão 4
Qual prática está associada à governança e rastreabilidade na avaliação de IA?
Questão 5
Para detectar suposições e reduzir alucinações, qual abordagem é recomendada?