Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 12

Q3541858

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.

A

Apenas a afirmação I é correta.

B

Apenas a afirmação II é correta.

C

Apenas a afirmação III é correta.

D

Nenhuma das afirmações é correta.

E

As afirmações I, II e III são corretas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3541855

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.

A

Apenas a afirmação I é correta.

B

Apenas a afirmação II é correta.

C

Apenas a afirmação III é correta.

D

Apenas a afirmação IV é correta.

E

As afirmações I, II, III e IV são corretas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3541854

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.

A

6 – 3 – 4 – 5 – 2 – 1.

B

5 – 4 – 1 – 6 – 3 – 2.

C

5 – 1 – 4 – 6 – 2 – 3.

D

4 – 3 – 2 – 6 – 5 – 1.

E

6 – 4 – 3 – 5 – 1 – 2.

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Q3331519

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:

A

LlamaIndex é um framework projetado para aplicações que utilizam LLMs que se beneficiam de aumento de contexto, fornecendo abstrações que facilitam a ingestão, estruturação e acesso a dados independente de um domínio específico.

B

no LangChain, chains são sequências de chamadas a um LLM, ferramenta ou etapa de pré-processamento de dados, permitindo a criação de pipelines complexos sem necessidade de linguagem específica.

C

LangChain pode ser utilizado para tarefas como classificação de texto e tradução automática, mas não para extração de entidades nomeadas e geração de texto.

D

LLamaindex não oferece suporte à busca semântica, não permitindo que os usuários realizem buscas por documentos que contenham conceitos relacionados aos termos de busca.

E

no LangChain, chains implementam uma sequência de ações através de código, ao contrário de agents, onde um modelo de linguagem é utilizado como motor de raciocínio para determinar as ações a serem tomadas.

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Q3331328

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:

A

a rede VGG16 foi originalmente treinada no famoso conjunto de imagens chamado MNIST que contém 60.000 dígitos de 0 a 9 escritos a mão.

B

quando usadas como classificadores de imagens são suscetíveis de serem enganadas ajustando os valores dos pixels em pequenas quantidades que são imperceptíveis para um observador humano.

C

os filtros são operações que permitem que as convoluções sejam invariantes translacionalmente ou invariantes ao deslocamento.

D

o processo de cercar as imagens com anéis de zeros para que o filtro possa ser deslizado sobre cada elemento de entrada é chamado de pooling.

E

podemos reduzir as dimensões de um tensor usando downsampling através de pooling, mas é impossível aumentar as dimensões de um tensor.

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Q3331327

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:

A

não podem ser utilizados em conjuntos de dados ruidosos.

B

autoencoders variacionais são determinísticos.

C

aprendem a representar um conjunto de entradas em variáveis latentes.

D

há mais variáveis latentes que entradas.

E

não há perda de informação na codificação.

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Q3331325

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:

A

visualização do agrupamento resultante.

B

sensibilidade do resultados às condições iniciais.

C

escalabilidade para grandes conjuntos de dados.

D

determinação do número ideal de clusters.

E

avaliando o desempenho conhecimento dos rótulos das instâncias.

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Q3331321

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:

A

Máquinas de vetores de suporte.

B

Análise de componentes principais.

C

Floresta aleatória.

D

Árvore de Decisão.

E

Naive-Bayes.

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Q3331319

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:

A

votação, sampling, random forests.

B

votação, sampling, boosting.

C

bagging, boosting e PCA.

D

random forests, PCA e boosting.

E

bagging, random forests e boosting.

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Q3331318

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:

A

os neurônios artificiais.

B

as camadas de computação.

C

as entradas da rede.

D

as saídas da rede.

E

os parâmetros da rede.

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Q3331316

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:

A

Step, ReLU, Adam, Sigmoid, tanh e sigmoid são exemplos de funções de ativação.

B

é recomendável aplicar funções diferentes a cada neurônio da camada.

C

é sempre linear, ou seja, pode ser descrita em termos de adições e multiplicações.

D

é uma função que transforma a saída de um neurônio em um novo valor.

E

é recomendável usar a função sigmoid em camadas ocultas.

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Q3331314

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:

A

apenas I está correta.

B

apenas I e II estão corretas.

C

apenas I e III estão corretas.

D

apenas II e III estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331214

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331214 Engenharia de Software

Para avaliar o erro de generalização de um classificador, são empregadas várias técnicas de validação. Uma delas divide o conjunto de teste em k segmentos, utilizando, em cada iteração, um segmento diferente para validação e os demais para treinamento. Outra técnica consiste em treinar o modelo com o conjunto completo, excluindo apenas um elemento, que é então usado para teste, e repetindo este processo para cada um dos elementos. Essas metodologias são reconhecidas na comunidade científica por nomes específicos. Neste contexto, são métodos de validação os abaixo relacionados, EXCETO:

A

k-fold cross validation.

B

leave-one-out.

C

bootstrapping.

D

hold-out.

E

split testing.

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Q3268328

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: Prefeitura de Itaguara - MG Prova: Instituto Access - 2024 - Prefeitura de Itaguara - MG - Fiscal de Vigilância Sanitária |

Q3268328 Engenharia de Software

Nos últimos dois anos, a Inteligência Artificial (IA) ganhou grande relevância no Brasil, especialmente em setores como segurança pública e saúde. Qual é um dos principais desafios enfrentados na implementação da IA no país?

A

A impossibilidade de IA funcionar em ambientes de alta complexidade urbana.

B

A falta de interesse do governo em regular essa tecnologia.

C

A ausência de mão de obra qualificada para desenvolver soluções baseadas em IA.

D

A aceitação pública e a confiança irrestrita nessas tecnologias.

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Q3260826

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: EPE Prova: FGV - 2024 - EPE - Analista de Pesquisa Energética (Meio Ambiente / Geoprocessamento Meio Físico) |

Q3260826 Engenharia de Software

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.

Isso indica um(a)

A

underfitting, já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste.

B

overfitting, já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento.

C

normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados.

D

escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste.

E

falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.

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Q3172898

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172898 Engenharia de Software

Assinale a alternativa correta sobre a importância da criação de prompts detalhados para obter resultados úteis de uma Inteligência Artificial (IA) generativa.

A

Prompts detalhados ajudam a IA generativa a prever a melhor saída com base em treinamentos anteriores, gerando resultados mais precisos e relevantes

B

Prompts detalhados são importantes para garantir que a IA generativa opere com maior velocidade, reduzindo o tempo de resposta

C

Prompts detalhados são necessários para a IA generativa realizar análises estatísticas complexas e otimizar seus modelos de linguagem

D

Prompts detalhados são utilizados para atualizar os modelos de machine learning da IA generativa com novos dados de treinamento

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Q3172897

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172897 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta o papel de um prompt na interação com a inteligência artificial (IA) generativa.

A

Um prompt é um conjunto de algoritmos usados para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa

B

Um prompt é um texto em linguagem natural que orienta a IA generativa a executar uma tarefa específica, gerando novos conteúdos com base em modelos de machine learning pré-treinados

C

Um prompt é uma interface de usuário que facilita a comunicação entre humanos e sistemas de IA generativa sem a necessidade de linguagem natural

D

Um prompt é um mecanismo de armazenamento de dados que armazena informações geradas por modelos de IA para posterior análise

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Q3172896

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172896 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta a principal função da engenharia de prompt no contexto da inteligência artificial (IA) generativa.

A

A engenharia de prompt visa desenvolver novos algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa

B

A engenharia de prompt é responsável por criar instruções detalhadas e formatos específicos que orientam a IA generativa para gerar resultados relevantes e de alta qualidade

C

A engenharia de prompt foca em implementar soluções de hardware para melhorar a performance da IA generativa em termos de processamento

D

A engenharia de prompt trata da integração de diferentes plataformas de IA generativa para maximizar a eficiência na execução de tarefas

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Q3172895

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172895 Engenharia de Software

Analise a citação, que trata de uma categoria de Inteligência Artificial (IA):
“[...] acredita que um dia será possível recriar máquinas capazes de pensar, criar e exibir comportamento inteligente nos moldes humanos, a partir da criação de algoritmos cognitivos que possam executar em computadores [...]” (SILVA et al., 2018, p.17).
Assinale a alternativa que apresenta esta categoria de IA.

A

Hiperinteligência

B

Superinteligência

C

Inteligência artificial fraca

D

Inteligência artificial forte

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Q3172894

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172894 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta como a estatística é aplicada no contexto da inteligência artificial e quais são os desafios enfrentados na Era do Big Data.

A

A estatística, combinada com machine learning e deep learning, ajuda a enfrentar desafios e oportunidades da Era Big Data, como a Indústria 4.0 e a Internet das Coisas (IoT)

B

A estatística é utilizada apenas para a coleta de dados em inteligência artificial, sem relação com machine learning

C

Na Era Big Data, a estatística é aplicada unicamente na análise de dados, sem uso em deep learning

D

A estatística e a inteligência artificial são independentes e não se complementam na resolução de problemas complexos

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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