Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 761 questões
I. O MCP (Model Context Protocol) estabelece um padrão aberto de modelo capaz de sugerir trechos de código e funções completas. O MCP atua de forma consultiva na resolução de dúvidas e no suporte a fluxos rotineiros, como a geração de testes unitários, a depuração de sistemas e a análise de perfil.
II. O protocolo MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto que permite que os modelos de IA interajam com ferramentas e serviços externos por meio de uma interface unificada, proporcionando otimização do desenvolvimento de sistemas e na automação de fluxos de trabalho.
III. O MCP (Model Context Protocol) estabelece um padrão de segurança e conformidade para o desenvolvimento de LLMs (modelos de linguagem de grande porte), assegurando a interoperabilidade técnica para a integração desses modelos em cenários de alta complexidade.
IV. Agentes de IA acoplados à IDE (Integrated Development Environment) transformam requisitos de alto nível, descritos em linguagem natural, em ações concretas na base de código. O agente orquestra desde o planejamento e edição de scripts até a execução de comandos de terminal e integração de ferramentas.
Assinale a alternativa que apresenta apenas asserções corretas.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
Julgue o próximo item relativo aos conceitos e aos principais tipos e modelos de inteligência artificial (IA).
O aprendizado por reforço caracteriza-se pela inexistência de mecanismos de recompensa durante o treinamento do agente inteligente.
A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.
Em validação cruzada k-fold, o modelo é treinado k vezes, cada vez usando uma partição diferente como conjunto de teste, o que produz uma estimativa mais robusta do erro de generalização do que uma única divisão treino-teste.
Uma Secretaria Estadual de Saúde implantou um sistema de apoio à decisão para triagem automática da prioridade das solicitações de exames especializados recebidas por meio do portal eletrônico do cidadão. A base histórica disponível contém milhares de solicitações já analisadas por médicos reguladores, devidamente rotuladas conforme o grau de prioridade atribuído à época. A equipe técnica pretende desenvolver automaticamente a categoria de novos solicitações, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência e assertividade da urgência no contexto de atendimento público.
Diante dos fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a abordagem adequada para resolver o problema descrito é
Esse fenômeno técnico, no qual o modelo decora os dados de treinamento mas falha em generalizar para dados novos, é conhecido como
Esse fenômeno técnico, no qual o modelo decora os dados de treinamento mas falha em generalizar para dados novos, é conhecido como
O fenômeno garbage in, garbage out (GIGO) é mitigado automaticamente pelo uso de algoritmos de deep learning, que conseguem extrair insights precisos mesmo de bases de dados públicos altamente inconsistentes e mal preenchidas.
Com relação ao processamento de linguagem natural (PLN) e à arquitetura e engenharia de sistemas de IA, julgue o item a seguir.
A arquitetura transformer transformou profundamente o processamento de linguagem natural ao substituir redes neurais recorrentes (RNNs) por mecanismos de atenção, acelerando assim a análise sequencial de textos longos.
Com relação ao processamento de linguagem natural (PLN) e à arquitetura e engenharia de sistemas de IA, julgue o item a seguir.
No contexto de MLOps, o fenômeno de concept drift refere-se à degradação do desempenho de um modelo em produção causada exclusivamente por alterações no código-fonte do modelo durante o deploy.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
As redes neurais convolucionais (CNNs) são arquiteturas especializadas no processamento de dados com topologia de grade, como imagens, destacando-se pelo uso de camadas de agrupamento (pooling) para reduzir a dimensionalidade espacial das representações.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, no qual a saída ou o resultado desejado para cada observação já é conhecido previamente.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
As redes adversárias generativas (GANs) operam com duas redes neurais — o gerador e o discriminador —, que colaboram cooperativamente para minimizar a mesma função de perda, produzindo dados sintéticos indistinguíveis dos reais.
Julgue o próximo item, a respeito de visualização e análise exploratória de dados, de linguagens e ferramentas de apoio à análise de dados e de técnicas e tarefas de mineração de dados.
A técnica de lematização (lemmatization) reduz palavras à sua raiz por meio de regras heurísticas, frequentemente resultando em formas que não constituem palavras válidas no dicionário do idioma original.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
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