Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 651 questões
Ano: 2025
Banca:
FCPC
Órgão:
UFC
Prova:
FCPC - 2025 - UFC - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Ciência de Dados |
Q3162136
Engenharia de Software
Aprendizado de máquina é um objeto da inteligência artificial que desenvolve técnicas capazes de
reconhecer padrões a partir de dados. Algumas abordagens se destacam, como o aprendizado
supervisionado e o não supervisionado, bem como o aprendizado por reforço. Com base nessas três
abordagens, assinale a alternativa que contenha algoritmos de aprendizado supervisionado,
aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, respectivamente.
Ano: 2025
Banca:
FCPC
Órgão:
UFC
Prova:
FCPC - 2025 - UFC - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |
Q3161340
Engenharia de Software
Na área de Inteligência Artificial (IA), diferentes modelos e técnicas são aplicados para resolver
problemas complexos em diversos domínios, como processamento de linguagem natural, visão
computacional e aprendizado de máquina. Qual das redes neurais abaixo é amplamente utilizada para
tarefas de reconhecimento de imagem e voz?
Ano: 2025
Banca:
IBEC
Órgão:
Prefeitura de Tremedal - BA
Prova:
IBEC - 2025 - Prefeitura de Tremedal - BA - Professor |
Q3157173
Engenharia de Software
Qual é o papel de algoritmos de aprendizado de
máquina na análise de dados avançada?
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - PC-DF - Gestor de Apoio as Atividades Policiais Civis - Especialidade: Analista de Informática: Desenvolvimento de Sistemas |
Q3156892
Engenharia de Software
A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.
Modelos discriminativos classificam dados conhecidos em categorias, enquanto modelos generativos preveem características completas a partir de um rótulo, explorando probabilidades conjuntas.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154830
Engenharia de Software
Com relação às técnicas de redução de dimensionalidade, no
contexto de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a
seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154828
Engenharia de Software
Com relação ao ajuste de dados e a aplicação de modelos
preditivos de aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.
I. O subajuste (underfitting) indica baixa capacidade preditiva do modelo para os dados de treinamento.
II. O superajuste (overfitting) impacta negativamente a capacidade de generalização do modelo.
III. A presença de ruído nos dados favorece a ocorrência de superajuste (overfitting) do modelo.
Está correto o que se afirma em
I. O subajuste (underfitting) indica baixa capacidade preditiva do modelo para os dados de treinamento.
II. O superajuste (overfitting) impacta negativamente a capacidade de generalização do modelo.
III. A presença de ruído nos dados favorece a ocorrência de superajuste (overfitting) do modelo.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154827
Engenharia de Software
A popularização da Internet permitiu que grande parcela da
população pudesse expressar suas opiniões na forma de fóruns,
blogs, avaliações de produtos, entre outros. Assim, deixou de ser
necessário que empresas conduzam enquetes ou pesquisas para
que possam saber a opinião dos consumidores sobre seus
produtos ou de concorrentes. O volume de textos opinativos
disponíveis é tal, que a tarefa de ler, sumarizar e organizar de
forma útil essas informações é desafiadora. O campo da análise
de sentimento, no processamento de linguagem natural, trata
justamente dessa necessidade, da automatização da descoberta
e da sumarização de opiniões.
Considerando este tema, avalie as afirmativas a seguir.
I. A análise de sentimentos pode ser tratada como um problema de classificação de textos, onde é importante definir se o texto é objetivo ou subjetivo. Textos subjetivos são os de principal interesse nesse campo de pesquisa.
II. A análise de sentimentos pode ser usada para a identificação de avaliações falsas em sites de e-commerce. Uma limitação para essa aplicação é a dificuldade de obtenção de dados para treinamento de modelos, uma vez que a marcação manual de avaliações com opiniões falsas ou enganosas é muitas vezes difícil.
III. Um exemplo de algoritmo supervisionado de análise de sentimentos para avaliações de produtos pode ser resumido nos seguintes passos: extração de frases com padrões predeterminados de opinião; cálculo de um indicador de orientação de cada frase; obtenção da orientação média da avaliação como um todo; e determinação se é positiva ou negativa.
Está correto o que se afirma em
Considerando este tema, avalie as afirmativas a seguir.
I. A análise de sentimentos pode ser tratada como um problema de classificação de textos, onde é importante definir se o texto é objetivo ou subjetivo. Textos subjetivos são os de principal interesse nesse campo de pesquisa.
II. A análise de sentimentos pode ser usada para a identificação de avaliações falsas em sites de e-commerce. Uma limitação para essa aplicação é a dificuldade de obtenção de dados para treinamento de modelos, uma vez que a marcação manual de avaliações com opiniões falsas ou enganosas é muitas vezes difícil.
III. Um exemplo de algoritmo supervisionado de análise de sentimentos para avaliações de produtos pode ser resumido nos seguintes passos: extração de frases com padrões predeterminados de opinião; cálculo de um indicador de orientação de cada frase; obtenção da orientação média da avaliação como um todo; e determinação se é positiva ou negativa.
Está correto o que se afirma em
Q3154040
Engenharia de Software
Em um problema de classificação binária com aprendizado de
máquina, a técnica geralmente mais adequada para ajustar o
modelo e evitar o overfitting é
Ano: 2024
Banca:
IF-MT
Órgão:
IF-MT
Prova:
IF-MT - 2024 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Engenharia da Computação |
Q3541858
Engenharia de Software
Analise as seguintes afirmações sobre tipos de aprendizados em Redes Neurais Artificiais:
I – No aprendizado por memória, o mecanismo não enxerga os neurônios individualmente, mas sim a rede como um todo. Um estado de “energia” é atribuído ao sistema, dada uma configuração, e esse estado é corrigido com base em uma pseudo-temperatura (determinado momento no tempo que reflete uma configuração qualquer). Com o uso de uma função estocástica (aleatória) de variação em alguns pesos a cada ciclo, o sistema tende a um equilíbrio após vários ciclos, gerando a resposta esperada.
II – No Aprendizado Hebbiano, o peso de uma sinapse (conexão entre dois neurônios) é aumentado se ambos os neurônios são excitados simultaneamente (no mesmo momento temporal); por outro lado, esse peso é reduzido se ambos os neurônios são excitados em momentos diferentes.
III – No aprendizado de Boltzmann, a correção dos pesos se dá pela construção de um vetor de duplas, que contém duplas de valores de entrada e valores desejados de saída. Esse vetor tem suas duplas visitadas na vizinhança dos valores ideais de entrada e saída desejados a cada iteração, com os valores mutados para corrigir os pesos de entrada dos neurônios.
Assinale a alternativa CORRETA, conforme Oliveira (2018):
OLIVEIRA, R. F. Inteligência Artificial. Editora e Distribuidora Educacional S.A. 224pg. 2018.
I – No aprendizado por memória, o mecanismo não enxerga os neurônios individualmente, mas sim a rede como um todo. Um estado de “energia” é atribuído ao sistema, dada uma configuração, e esse estado é corrigido com base em uma pseudo-temperatura (determinado momento no tempo que reflete uma configuração qualquer). Com o uso de uma função estocástica (aleatória) de variação em alguns pesos a cada ciclo, o sistema tende a um equilíbrio após vários ciclos, gerando a resposta esperada.
II – No Aprendizado Hebbiano, o peso de uma sinapse (conexão entre dois neurônios) é aumentado se ambos os neurônios são excitados simultaneamente (no mesmo momento temporal); por outro lado, esse peso é reduzido se ambos os neurônios são excitados em momentos diferentes.
III – No aprendizado de Boltzmann, a correção dos pesos se dá pela construção de um vetor de duplas, que contém duplas de valores de entrada e valores desejados de saída. Esse vetor tem suas duplas visitadas na vizinhança dos valores ideais de entrada e saída desejados a cada iteração, com os valores mutados para corrigir os pesos de entrada dos neurônios.
Assinale a alternativa CORRETA, conforme Oliveira (2018):
OLIVEIRA, R. F. Inteligência Artificial. Editora e Distribuidora Educacional S.A. 224pg. 2018.
Ano: 2024
Banca:
IF-MT
Órgão:
IF-MT
Prova:
IF-MT - 2024 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Engenharia da Computação |
Q3541855
Engenharia de Software
Analise as seguintes afirmações sobre Algoritmos Genéticos:
I – Um algoritmo genético é uma variante da busca em feixe estocástica, na qual os estados sucessores são gerados pela modificação de um único estado.
II – A analogia em relação à seleção natural é a mesma que se dá na busca em feixe estocástica, exceto pelo fato de usar a reprodução assexuada, e não a reprodução sexuada.
III – A principal desvantagem do algoritmo genético vem do cruzamento, no qual é possível combinar grandes blocos de genes que evoluem de forma independente para executar funções úteis, elevando, assim, o nível de granularidade em que a busca opera.
IV – Os algoritmos genéticos combinam uma propensão de exploração aleatória com a troca de informações entre processos de busca paralelos.
Assinale a alternativa CORRETA, conforme Russel e Norvig (2013):
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.
I – Um algoritmo genético é uma variante da busca em feixe estocástica, na qual os estados sucessores são gerados pela modificação de um único estado.
II – A analogia em relação à seleção natural é a mesma que se dá na busca em feixe estocástica, exceto pelo fato de usar a reprodução assexuada, e não a reprodução sexuada.
III – A principal desvantagem do algoritmo genético vem do cruzamento, no qual é possível combinar grandes blocos de genes que evoluem de forma independente para executar funções úteis, elevando, assim, o nível de granularidade em que a busca opera.
IV – Os algoritmos genéticos combinam uma propensão de exploração aleatória com a troca de informações entre processos de busca paralelos.
Assinale a alternativa CORRETA, conforme Russel e Norvig (2013):
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.
Ano: 2024
Banca:
IF-MT
Órgão:
IF-MT
Prova:
IF-MT - 2024 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Engenharia da Computação |
Q3541854
Engenharia de Software
O teste de Turing foi projetado para fornecer uma definição operacional satisfatória de inteligência.
O computador passará no teste se um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por
escrito, não conseguir descobrir se as respostas escritas vêm de uma pessoa ou de um computador. O teste
de Turing evitou deliberadamente a interação física direta entre o interrogador e o computador porque a
simulação física de uma pessoa é desnecessária para a inteligência. Entretanto, o chamado teste de Turing
total inclui um sinal de vídeo, de forma que o interrogador possa testar as habilidades de percepção do
indivíduo, além de oferecer ao interrogador a oportunidade de repassar objetos físicos “pela janelinha”.
Para ser aprovado no teste de Turing total, o computador precisaria ter seis capacidades. Sabendo destas
informações, numere a coluna da direita (capacidade) de acordo com sua correspondência com a coluna da
esquerda (funcionalidade).
1 - Processamento de linguagem natural
2 - Representação de conhecimento
3 - Raciocínio automatizado
4 - Aprendizado de máquina
5 - Visão computacional
6 - Robótica
( ) Permite manipular objetos e movimentar-se.
( ) Permite adaptar-se a novas circunstâncias, para detectar e extrapolar padrões.
( ) Permite usar as informações armazenadas com a finalidade de responder a perguntas e tirar novas conclusões.
( ) Permite perceber objetos.
( ) Permite que o computador se comunique com sucesso em uma linguagem de idioma.
( ) Permite armazenar o que sabe ou ouve.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Russel e Norvig (2013):
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.
1 - Processamento de linguagem natural
2 - Representação de conhecimento
3 - Raciocínio automatizado
4 - Aprendizado de máquina
5 - Visão computacional
6 - Robótica
( ) Permite manipular objetos e movimentar-se.
( ) Permite adaptar-se a novas circunstâncias, para detectar e extrapolar padrões.
( ) Permite usar as informações armazenadas com a finalidade de responder a perguntas e tirar novas conclusões.
( ) Permite perceber objetos.
( ) Permite que o computador se comunique com sucesso em uma linguagem de idioma.
( ) Permite armazenar o que sabe ou ouve.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Russel e Norvig (2013):
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |
Q3331519
Engenharia de Software
Acerca dos frameworks LangChain e Llamaindex, amplamente utilizados atualmente para construir aplicação
integradas a Large Language Models (LLMs), a opção que
apresenta uma observação correta é:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331328
Engenharia de Software
Sobre as redes neurais convolucionais, é correto afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331327
Engenharia de Software
Sobre os autoencoders, podemos dizer que:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331325
Engenharia de Software
São desafios do processo de agrupamento de dados,
EXCETO:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331321
Engenharia de Software
Recentemente muito tem sido discutido em relação à
interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
Eles têm sido comparados a caixas-pretas,pois, embora
venham apresentando resultados impressionantes com
sua acurácia, não se tem muitas vezes ideia do que acontece dentro deles. Em outras palavras, as previsões são
úteis e precisas, mas não se sabe como elas foram feitas
e quais atributos ou fatores podem ter maior influência nos
resultados.
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331319
Engenharia de Software
Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos
de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem
ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles
farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de
classificadores treinados em dados levemente diferentes
e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada
um deles realiza a classificação e escolhemos a classe
mais votada como resultado. É correto afirmar que contém
apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a
confiabilidade nas previsões segundo essa ideia:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331318
Engenharia de Software
“Sua estrutura básica é organizada em camadas.
Neurônios em cada camada podem se comunicar com os
neurônios da camada anterior e da próxima. É o formato
desta estrutura que resulta no nome aprendizado profundo.”
(Andrew Glassner)
Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:
Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331316
Engenharia de Software
Sobre a função de ativação de redes neurais, é CORRETO afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
FIOCRUZ
Órgão:
FIOCRUZ
Prova:
FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |
Q3331314
Engenharia de Software
Observe as afirmativas a seguir, em relação a seleção
de atributos para algoritmos de aprendizado de máquina:
I. Se temos atributos na base de dados que sejam redundantes, irrelevantes ou inúteis, devemos eliminá-los.
II. Podemos eliminar atributos que contribuem muito pouco na construção de um modelo como os que tem um mesmo valor na grande maioria das instâncias.
III. Os atributos removidos do conjunto de treinamento devem ser também removidos do conjunto de testes.
Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:
I. Se temos atributos na base de dados que sejam redundantes, irrelevantes ou inúteis, devemos eliminá-los.
II. Podemos eliminar atributos que contribuem muito pouco na construção de um modelo como os que tem um mesmo valor na grande maioria das instâncias.
III. Os atributos removidos do conjunto de treinamento devem ser também removidos do conjunto de testes.
Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:
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