Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Estatístico |

Q4403142 Engenharia de Software

Considerando os conceitos básicos sobre redes neurais, analise as afirmações a seguir:

I. O aumento do número de neurônios em uma rede composta exclusivamente por transformações lineares é suficiente para que a rede represente relações não lineares suficientemente complexas, desde que a camada oculta possua quantidade elevada de neurônios.

II. A introdução de funções de ativação não lineares aumenta a capacidade representacional das redes neurais, mas também torna mais difícil sua otimização, pois a função de custo pode passar a apresentar estrutura não convexa.

III. Em redes neurais profundas, as camadas ocultas podem ser interpretadas como responsáveis pela construção de novas representações dos dados, de modo que camadas distintas podem aprender características em diferentes níveis de abstração.

IV. Como redes neurais possuem elevada capacidade de representação, o aumento do número de neurônios reduz simultaneamente o erro de treinamento e a possibilidade de sobreajuste, razão pela qual redes maiores tendem necessariamente a apresentar melhor capacidade de generalização.

Assinale a alternativa que apresenta as afirmativas CORRETAS.

A

I e II, apenas.

B

I, II e III apenas.

C

I, III e IV, apenas.

D

II e III, apenas.

E

II, III e IV, apenas.

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Q4389062

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389062 Engenharia de Software

A equipe de Engenharia de Dados de uma multinacional está otimizando o pipeline de PLN de um sistema de atendimento ao cliente em tempo real. O objetivo é classificar os chamados recebidos em categorias de urgência e encaminhá-los ao suporte técnico correto. Durante o desenvolvimento do modelo de inteligência artificial, os engenheiros debateram sobre o impacto de diferentes técnicas de pré-processamento e vetorização na captura do significado semântico e contextual das mensagens dos usuários.
Considerando os conceitos fundamentais de pré-processamento, vetorização e arquitetura de PLN aplicados a esse cenário, assinale a afirmativa correta.

A

A aplicação severa da técnica de Stemming é recomendada para substituir totalmente a Lematização em análises de contexto avançadas, pois o Stemming garante a criação de palavras gramaticalmente válidas e preserva o contexto exato do verbo conjugado.

B

O modelo tradicional de Bag-of-Words (BoW) é a escolha ideal para capturar ambiguidades e dependências de longo alcance na frase, uma vez que sua representação matricial preserva rigorosamente a ordem sequencial das palavras na mensagem.

C

A remoção de Stop Words deve ser aplicada obrigatoriamente em todas as tarefas de PLN, inclusive em modelos baseados em Transformers para tradução automática, pois palavras como "não" ou "com" apenas geram ruído e nunca alteram o sentido de uma sentença.

D

A métrica TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) gera embeddings densos e de baixa dimensão que aprendem as relações semânticas entre sinônimos, superando o algoritmo Word2Vec em tarefas de representação contextual contínua.

E

As técnicas de Word Embeddings densos, como Word2Vec ou embeddings de Transformers, mapeiam palavras ou tokens em vetores contínuos em um espaço multidimensional, permitindo que palavras semanticamente semelhantes fiquem geometricamente próximas umas das outras.

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Q4389060

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389060 Engenharia de Software

Uma equipe de Ciência de Dados construiu uma rede neural profunda para prever a taxa de cancelamento de clientes em uma grande plataforma. Durante a fase de validação, os engenheiros notaram que o modelo apresentava uma acurácia próxima de 99% no conjunto de dados de treino, mas o desempenho despencava para 62% no conjunto de testes. Para combater esse problema de sobreajuste, a liderança técnica solicitou a aplicação de técnicas de regularização baseadas na penalização da função de perda por meio de normas (L1 e L2), visando melhorar a capacidade de generalização do modelo e limitar o crescimento excessivo dos pesos.
Considerando o comportamento e o impacto teórico das penalizações pela norma L1 (Lasso) e pela norma L2 (Decaimento de Pesos) nas redes neurais artificiais, assinale a afirmativa correta.

A

A regularização L1 adiciona a soma dos quadrados dos pesos à função de perda, o que reduz os pesos de forma suave e contínua, enquanto a regularização L2 adiciona a soma dos valores absolutos, forçando muitos coeficientes a zerarem exatamente e gerando modelos mais esparsos.

B

O principal objetivo da norma L1 é eliminar o problema do desaparecimento do gradiente, enquanto a norma L2 é aplicada exclusivamente na camada de entrada para ignorar outliers do conjunto de dados de teste.

C

A regularização L2 penaliza o quadrado da magnitude dos pesos, empurrando os coeficientes em direção a zero sem zerá-los completamente; já a regularização L1 penaliza o valor absoluto dos pesos, o que pode zerar parâmetros irrelevantes e atuar como um mecanismo automático de seleção de recursos.

D

Ambas as regularizações (L1 e L2) alteram a função de ativação das camadas ocultas para funções lineares, garantindo que o erro da rede diminua tanto no treino quanto no teste sem afetar o valor dos pesos conectados.

E

Ao aplicar a norma L2, a rede neural gera um modelo com matrizes de pesos esparsas (com muitos valores nulos), o que torna a inferência mais rápida na nuvem, enquanto a norma L1 apenas distribui os pesos igualmente entre todos os neurônios da rede.

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Q4375783

Q4375783 Engenharia de Software

Sobre métodos de Aprendizado de Máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Na aprendizagem bayesiana, as previsões sobre um dado novo são feitas considerando todo o espaço de hipóteses, ponderadas por suas probabilidades.
( ) No aprendizado por reforço ativo, o agente deve decidir autonomamente quais ações tomar em cada estado para minimizar sua função de utilidade a longo prazo.
( ) No aprendizado profundo, as hipóteses são estruturadas como redes complexas de funções algébricas interconectadas por pesos numéricos ajustáveis.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – F.

B

F – V – V.

C

V – F – V.

D

V – V – V.

E

F – F – V.

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Q4348399

Ano: 2026 Banca: FAURGS Órgão: IF-SC Prova: FAURGS - 2026 - IF-SC - Professor EBTT - Informática |

Q4348399 Engenharia de Software

Numere a segunda coluna de acordo com a primeira, relacionando as etapas do processo de alinhamento de modelos de linguagem via aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) às suas respectivas definições.

(1) Ajuste fino supervisionado (SFT)
(2) Modelo de recompensa (RM)
(3) Aprendizado por reforço (RLHF)

( ) Utiliza o algoritmo PPO para ajustar a política do modelo de linguagem.
( ) É treinado com rankings de preferência humana sobre múltiplas saídas do modelo.
( ) É baseado em demonstrações de comportamento desejado escritas por humanos.

A sequência numérica correta de preenchimento dos parênteses da segunda coluna, de cima para baixo, é

A

3 – 2 – 1.

B

1 – 2 – 3.

C

2 – 1 – 3.

D

3 – 1 – 2.

E

2 – 3 – 1.

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Q4348394

Ano: 2026 Banca: FAURGS Órgão: IF-SC Prova: FAURGS - 2026 - IF-SC - Professor EBTT - Informática |

Q4348394 Engenharia de Software

Em arquiteturas de redes neurais, o termo "profundidade" (depth) de um modelo é utilizado para descrever

A

o tempo de processamento necessário para uma única passagem de inferência (forward pass).

B

a largura da maior camada oculta, medida pelo número de unidades que a compõem.

C

o número total de neurônios distribuídos entre todas as camadas da rede.

D

o comprimento do caminho mais longo de computações entre a entrada e a saída do modelo.

E

a quantidade de dados de treinamento necessários para o modelo convergir.

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Q4279913

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2026 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação - REAPLICAÇÃO |

Q4279913 Engenharia de Software

O Tribunal de Contas pretende utilizar um grande modelo de linguagem (LLM) para apoiar a análise preliminar de documentos de fiscalização. A solução deverá

• elaborar um resumo exclusivamente com base nos documentos fornecidos;
• separar a resposta em fatos identificados, possíveis inconsistências e informações ausentes;
• indicar, para cada conclusão, o trecho do documento que lhe dá suporte;
• declarar expressamente quando os dados forem insuficientes;
• submeter o resultado à revisão de um auditor.

Além disso, pretende-se utilizar um agente, entendido, nessa solução, como um componente capaz de coordenar uma sequência previamente definida de ações e acionar os recursos autorizados em cada etapa.

Assinale a opção que apresenta a aplicação mais adequada da engenharia de prompt e do agente nesse cenário.

A

Formular um prompt breve, solicitando apenas “analise os documentos”, e permitir que o agente complete livremente informações ausentes para produzir uma conclusão definitiva.

B

Formular um prompt com o objetivo da análise e permitir que o agente selecione fontes externas não autorizadas sempre que considerar os documentos insuficientes, dispensando a revisão humana.

C

Formular um prompt que especifique o contexto, as tarefas, as restrições, o formato da resposta e o tratamento de informações insuficientes; e utilizar o agente para coordenar o recebimento dos documentos, o envio das instruções ao LLM, a verificação da presença das seções exigidas e o encaminhamento do resultado ao auditor.

D

Formular um prompt contendo apenas o formato final da resposta e utilizar o agente para determinar, sem restrições, quais fatos e conclusões devem ser acrescentados ao conteúdo produzido pelo LLM.

E

Formular prompts diferentes a cada execução, sem critérios previamente definidos, e utilizar o agente somente para armazenar a resposta final, sem coordenar as etapas do processo.

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Q4279855

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Provas: FGV - 2026 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação - REAPLICAÇÃO | FGV - 2026 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo - Contas Públicas - REAPLICAÇÃO |

Q4279855 Engenharia de Software

Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado para produzir sínteses preliminares de documentos técnicos. Em um teste, o texto fornecido ao modelo não informa a data de conclusão de determinada obra. Ainda assim, a resposta gerada apresenta uma data específica, formulada como se constasse do documento.
Para aperfeiçoar o comando usado nessa tarefa, foram propostas diferentes instruções complementares.

A instrução mais diretamente relacionada à redução do problema observado é

A

“Utilize somente informações presentes no conteúdo fornecido e, quando um dado solicitado não estiver disponível nesse conteúdo, registre expressamente essa ausência.”

B

“Produza uma síntese objetiva, destacando as datas e os demais elementos considerados relevantes para a compreensão do documento.”

C

“Examine o documento integralmente e apresente a resposta mais provável quando alguma informação necessária não estiver explícita.”

D

“Compare as informações do documento, resolva eventuais lacunas de contexto e apresente uma única resposta para cada dado solicitado.”

E

“Identifique as informações principais do documento e complete os dados ausentes quando puderem ser inferidos a partir do contexto.”

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Q4255275

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255275 Engenharia de Software

Uma Assembleia Legislativa adotou um sistema baseado em aprendizado de máquina para apoiar a priorização de demandas encaminhadas a setores técnicos especializados. Embora o modelo apresentasse desempenho satisfatório em testes estatísticos, gestores e servidores responsáveis pelas decisões finais manifestaram preocupação quanto à compreensão dos fatores que influenciavam determinadas recomendações produzidas pelo sistema. Em resposta, a equipe de ciência de dados passou a incorporar mecanismos destinados a aumentar a interpretabilidade das previsões geradas, preservando a confiança institucional e a rastreabilidade dos processos decisórios.
Assinale a alternativa que apresenta uma prática alinhada aos princípios de transparência e explicabilidade em modelos de ciência de dados.

A

Utilizar mecanismos capazes de evidenciar a contribuição das variáveis para as previsões realizadas, permitindo maior compreensão das decisões produzidas pelo modelo.

B

Restringir o acesso às informações sobre o funcionamento do modelo, reduzindo o risco de questionamentos relacionados às decisões produzidas automaticamente.

C

Priorizar exclusivamente indicadores de desempenho preditivo, considerando irrelevante a compreensão dos fatores que influenciam os resultados gerados.

D

Substituir procedimentos de validação por descrições textuais simplificadas, eliminando a necessidade de análises quantitativas sobre o comportamento do modelo.

E

Concentrar o desenvolvimento em algoritmos cada vez mais complexos, independentemente da capacidade dos usuários compreenderem os resultados apresentados.

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Q4255256

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255256 Engenharia de Software

Com o objetivo de apoiar comissões parlamentares na análise de manifestações encaminhadas por cidadãos, uma Assembleia Legislativa desenvolveu uma plataforma capaz de processar milhares de contribuições recebidas por meio de consultas públicas eletrônicas. O volume de textos tornou inviável a análise manual individual, levando a equipe de ciência de dados a empregar técnicas de Processamento de Linguagem Natural para identificar padrões de opinião, assuntos recorrentes e agrupamentos de documentos semanticamente relacionados. Durante a avaliação metodológica, tornou-se necessário distinguir corretamente as finalidades das diferentes técnicas empregadas.
Assinale a alternativa que apresenta uma associação tecnicamente adequada entre análise de sentimentos, modelagem de tópicos e similaridade textual.

A

A análise de sentimentos identifica padrões de opinião nos textos, a modelagem de tópicos busca descobrir temas recorrentes e a similaridade textual mede proximidade semântica entre documentos.

B

A análise de sentimentos determina categorias temáticas dos documentos, a modelagem de tópicos calcula distâncias semânticas e a similaridade textual identifica polaridade emocional.

C

A análise de sentimentos realiza agrupamento estatístico de documentos, a modelagem de tópicos calcula correlações numéricas e a similaridade textual executa classificação supervisionada.

D

A análise de sentimentos identifica entidades nomeadas, a modelagem de tópicos detecta valores atípicos e a similaridade textual estima probabilidades de aprovação legislativa.

E

A análise de sentimentos mede frequência absoluta de palavras, a modelagem de tópicos organiza documentos cronologicamente e a similaridade textual executa redução de dimensionalidade.

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Q4255247

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255247 Engenharia de Software

Uma Assembleia Legislativa desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina para apoiar a distribuição automática de demandas recebidas por diferentes setores técnicos. Após alguns meses de utilização, auditorias internas identificaram que determinados tipos de solicitações apresentavam taxas de encaminhamento significativamente diferentes quando comparadas a demandas de características semelhantes. Embora o modelo apresentasse elevados indicadores globais de desempenho, a equipe de governança de dados passou a investigar a possibilidade de existência de vieses introduzidos durante a coleta, preparação ou modelagem dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca dos vieses algorítmicos em sistemas de ciência de dados.

A

A obtenção de elevada acurácia global é suficiente para demonstrar que o modelo está livre de vieses e produz resultados equitativos em qualquer contexto operacional.

B

Os vieses algorítmicos ocorrem exclusivamente em modelos supervisionados, não podendo estar presentes em processos de agrupamento, recomendação ou análise exploratória.

C

A existência de grandes volumes de dados elimina automaticamente a possibilidade de viés, independentemente da qualidade, representatividade ou origem das informações utilizadas.

D

Os vieses algorítmicos podem decorrer de problemas presentes nos dados, nas decisões de modelagem ou nos critérios de avaliação, exigindo monitoramento contínuo e análise de equidade.

E

A utilização de algoritmos matematicamente complexos impede a ocorrência de vieses, pois decisões automatizadas são inerentemente neutras em relação aos dados analisados.

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Q4255244

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255244 Engenharia de Software

Uma Assembleia Legislativa implementou um modelo de aprendizado de máquina para auxiliar a priorização de proposições encaminhadas para análise técnica especializada. Embora o modelo apresentasse elevado desempenho preditivo, gestores e consultores legislativos passaram a questionar os critérios utilizados para determinadas classificações, especialmente em situações nas quais proposições semelhantes recebiam tratamentos aparentemente distintos. Diante desse cenário, a área de ciência de dados iniciou a adoção de práticas voltadas à explicabilidade dos modelos, buscando aumentar a confiança dos usuários e a transparência dos processos analíticos.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca da explicabilidade de modelos de inteligência artificial.

A

A explicabilidade tem como finalidade substituir integralmente os modelos preditivos por regras manuais, eliminando qualquer utilização de algoritmos de aprendizado de máquina.

B

A explicabilidade consiste na divulgação do código-fonte completo dos sistemas analíticos, independentemente dos riscos relacionados à segurança da informação institucional.

C

A explicabilidade busca fornecer mecanismos que permitam compreender, justificar ou interpretar as decisões produzidas pelos modelos de forma compatível com o contexto de uso.

D

A explicabilidade aplica-se exclusivamente a modelos lineares, não possuindo utilidade prática em algoritmos baseados em árvores, ensembles ou redes neurais.

E

A explicabilidade tem como principal objetivo aumentar a complexidade matemática dos modelos, tornando suas previsões menos suscetíveis à interpretação dos usuários.

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Q4255239

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255239 Engenharia de Software

Uma equipe de análise de dados do Poder Legislativo desenvolveu modelos para prever a probabilidade de aprovação de proposições legislativas com base em informações históricas de tramitação, autoria, temática, comissões envolvidas e padrões de votação. Durante a avaliação dos algoritmos, observou-se que uma árvore de decisão individual produzia resultados interpretáveis, porém apresentava elevada sensibilidade a pequenas variações nos dados de treinamento. Como alternativa, foram estudadas técnicas baseadas em conjuntos de modelos (ensembles), capazes de aumentar a robustez preditiva e reduzir a variabilidade dos resultados.
Assinale a alternativa que apresenta a descrição tecnicamente adequada acerca do Random Forest.

A

O Random Forest constrói múltiplas árvores de decisão a partir de subconjuntos aleatórios dos dados e combina suas previsões para reduzir variância e melhorar a capacidade de generalização.

B

O Random Forest executa sucessivas correções dos erros produzidos por modelos anteriores, formando um processo sequencial de aprendizado baseado em reforço incremental.

C

O Random Forest utiliza uma única árvore otimizada por critérios estatísticos de poda, eliminando a necessidade de múltiplos modelos durante a classificação.

D

O Random Forest aplica exclusivamente técnicas de regressão linear em subconjuntos aleatórios dos atributos, produzindo previsões posteriormente agregadas.

E

O Random Forest substitui completamente os mecanismos de divisão hierárquica das árvores por projeções vetoriais derivadas da análise de componentes principais.

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Q4255238

Ano: 2026 Banca: IDECAN Órgão: AL-CE Prova: IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Análise de Dados |

Q4255238 Engenharia de Software

Uma equipe de ciência de dados da Assembleia Legislativa desenvolveu um modelo preditivo para estimar a probabilidade de determinadas proposições demandarem tramitação acelerada. Durante os testes iniciais, o modelo apresentou desempenho extremamente elevado sobre os dados utilizados no treinamento, porém resultados significativamente inferiores quando aplicado a novas proposições oriundas de períodos legislativos posteriores. Após investigação, concluiu-se que o modelo havia aprendido características muito específicas do conjunto de treinamento, reduzindo sua capacidade de generalização para novos dados. Diante desse cenário, a equipe passou a avaliar técnicas para diagnosticar e mitigar o problema identificado.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada para a situação descrita.

A

O problema caracteriza underfitting, pois o modelo aprendeu poucas características dos dados de treinamento e, por isso, apresentou desempenho excessivamente elevado nessa etapa.

B

O problema caracteriza viés algorítmico, pois todo modelo que apresenta redução de desempenho em novos dados necessariamente viola critérios de equidade estatística.

C

O problema caracteriza inconsistência de dados, podendo ser resolvido exclusivamente pela ampliação do número de atributos utilizados durante o treinamento.

D

O problema caracteriza ausência de convergência matemática, situação na qual a validação cruzada deixa de produzir estimativas confiáveis sobre o desempenho do modelo.

E

O problema caracteriza overfitting, podendo ser identificado por diferenças relevantes entre desempenho de treinamento e de generalização, sendo a validação cruzada uma técnica útil para sua avaliação.

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Q4240123

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2026 - TJ-CE - Analista Judiciário - Área Técnico Administrativa - Especialidade: Sistemas da Informação |

Q4240123 Engenharia de Software

Uma equipe de inovação de um Tribunal de Justiça está desenvolvendo uma solução baseada em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para auxiliar magistrados e servidores na análise de documentos processuais. Durante a definição da arquitetura, foram discutidas diferentes formas de utilização do PLN em atividades relacionadas ao tratamento de textos jurídicos. Considerando os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural e suas aplicações no contexto jurídico, uma utilização dessa tecnologia é empregar técnicas capazes de identificar padrões linguísticos em documentos jurídicos,

A

dispensando etapas de treinamento ou adaptação dos modelos aos dados utilizados na aplicação.

B

restringindo a análise textual à identificação de termos e relações previamente especificadas para o domínio jurídico.

C

prescindindo da organização prévia dos documentos em estruturas rígidas, convertendo textos não estruturados em representações para análise computacional.

D

substituindo a interpretação contextual dos textos pela aplicação de regras fixas definidas previamente.

E

eliminando ambiguidades semânticas por meio da associação direta entre termos e significados previamente catalogados.

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Q4240121

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2026 - TJ-CE - Analista Judiciário - Área Técnico Administrativa - Especialidade: Sistemas da Informação |

Q4240121 Engenharia de Software

Uma equipe de inovação de um órgão público está desenvolvendo um assistente baseado em modelos de linguagem para auxiliar servidores na consulta de atos normativos, resoluções internas e manuais administrativos. Durante os testes, observou-se que o modelo gerava respostas plausíveis, porém ocasionalmente apresentava informações desatualizadas ou não respaldadas pelos documentos institucionais. Para reduzir esse comportamento, foi proposta a adoção da arquitetura Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diante dos fundamentos dessa arquitetura, seu objetivo é recuperar documentos potencialmente relevantes durante a consulta,

A

armazenando-os em uma memória persistente para reexecutar o treinamento completo do modelo antes da geração da resposta.

B

associando os documentos recuperados ao contexto da consulta em substituição ao conhecimento dodo modelo.

C

incorporando seu conteúdo ao contexto fornecido ao modelo de linguagem antes da geração da resposta.

D

atualizando os pesos do modelo de linguagem com as informações recuperadas antes da geração da resposta.

E

substituindo a etapa de geração por um mecanismo de busca responsável pela apresentação direta dos trechos encontrados.

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Q4228212

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Prefeitura de Porto Velho - RO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Técnico de Controle Interno |

Q4228212 Engenharia de Software

Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de aprendizado não supervisionado para apoiar a auditoria contínua da execução orçamentária. O objetivo dessa solução é agrupar empenhos históricos com características semelhantes e, posteriormente, identificar registros potencialmente atípicos a partir de sua relação com os agrupamentos formados, sem utilizar uma base histórica previamente rotulada. Para esse cenário, foi escolhido o algoritmo k-means.
No caso precedente, a capacidade do algoritmo k-means de apoiar a identificação de registros potencialmente atípicos decorre da

A

validação estrutural dos dados executada diretamente pelo sistema operacional hospedeiro.

B

aplicação de funções hash unidirecionais para anonimizar os registros antes da formação dos agrupamentos.

C

definição de regras determinísticas de negócio para segmentar automaticamente os registros em categorias predefinidas.

D

análise da distância das observações em relação aos centroides dos agrupamentos, o que permite identificar registros significativamente mais afastados do que os demais elementos do grupo.

E

dependência de treinamento supervisionado com um conjunto histórico de empenhos previamente classificados por auditores humanos.

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Q4228211

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Prefeitura de Porto Velho - RO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Técnico de Controle Interno |

Q4228211 Engenharia de Software

No âmbito de uma controladoria-geral, a equipe de fiscalização constatou que a auditoria automatizada de editais de licitação baseada em correspondência exata de termos apresentava limitações. O problema ocorria quando diferentes expressões eram utilizadas para descrever o mesmo objeto contratual, como “aquisição de veículos” e “compra de automóveis”, dificultando a identificação de padrões de risco baseados em similaridade de significado.
Nessa situação, a fim de permitir que o sistema compare textos com base em sua proximidade semântica, independentemente dos termos literais empregados, a equipe deve implementar

A

vetorização baseada em TF-IDF, que atribui pesos estatísticos aos termos segundo sua frequência nos documentos, sem representar diretamente relações semânticas entre palavras distintas.

B

técnicas de stemming, que reduzem palavras a radicais aproximados para agrupar variações morfológicas de um mesmo termo.

C

expressões regulares para localizar padrões sintáticos previamente definidos nos textos.

D

representações semânticas por embeddings vetoriais, que mapeiam palavras, frases ou documentos semanticamente semelhantes para regiões próximas em um espaço vetorial multidimensional.

E

funções hash, que transformam sequências de caracteres em valores numéricos sem preservar relações semânticas entre os termos.

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Q4223176

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: NAV Brasil Prova: FGV - 2026 - NAV Brasil - Analista de Tecnologia |

Q4223176 Engenharia de Software

Uma equipe de engenharia de dados implantou um modelo de Aprendizado de Máquina em ambiente de produção, para prever anomalias operacionais e riscos de falhas em turbinas aeronáuticas. Após três meses de funcionamento estável, a plataforma de MLOps emitiu um alerta crítico apontando que, apesar de a infraestrutura de servidores estar operando normalmente, a acurácia das previsões do modelo degradou severamente, devido a mudanças graduais no perfil estatístico e nas propriedades das variáveis de entrada vindas dos sensores reais de telemetria, fazendo com que os dados de produção divergissem do dataset usado no treinamento inicial.
A disfunção específica que ocorre no ciclo de vida de modelos de Inteligência Artificial em produção, caracterizada pela mudança na distribuição dos dados de entrada que invalida a capacidade preditiva do modelo, é denominada

A

Estouro de Buffer (Buffer Overflow).

B

Condição de Corrida Distribuída.

C

Fragmentação de Índice Clustered.

D

Compilação Estática Tardia (JIT).

E

Desvio de Dados (Data Drift).

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Q4222040

Ano: 2026 Banca: Rede Sarah Órgão: APS Prova: Rede Sarah - 2026 - APS - Engenheiro de Manutenção - Especialista de Manutenção |

Q4222040 Engenharia de Software

Em um hospital da Rede Sarah, foi implantada uma plataforma de inteligência artificial integrada ao sistema de gestão da manutenção. O sistema passou a:
I. estimar a probabilidade de falha de chillers a partir de dados históricos de operação e monitoramento;
II. identificar automaticamente pontos de corrosão em tubulações por meio da análise de imagens capturadas por drones durante inspeções; e
III. definir diariamente a sequência de atendimento às ordens de serviço, considerando a localização das equipes, a criticidade dos equipamentos e o tempo estimado de deslocamento.
As funcionalidades descritas em I, II e III correspondem, respectivamente, a

A

algoritmos preditivos, visão computacional e otimização de rotas.

B

mineração de dados, internet das coisas (IoT) e computação em nuvem.

C

aprendizado supervisionado, processamento de linguagem natural e georreferenciamento.

D

manutenção baseada em condição, aprendizado não supervisionado e realidade aumentada.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

Parabéns! Você acertou!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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