Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 661 questões
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |
Q4181545
Engenharia de Software
O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está
intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância.
Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o
problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto
modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de
treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar
esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser
empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando
sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
MPE-AL
Prova:
FCC - 2026 - MPE-AL - Analista do Ministério Público - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas |
Q4104671
Engenharia de Software
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
Ano: 2026
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IF-CE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2026 - IF-CE - Professor EBTT - Teoria da Computação |
Q4098365
Engenharia de Software
Em Inteligência Artificial, diferentes formas de representação do conhecimento são utilizadas para modelar fatos, relações e conceitos de um domínio.
Considerando esse tema, informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) A Lógica Proposicional representa conhecimento por meio de proposições que assumem valores verdadeiro ou falso.
( ) A Lógica de Primeira Ordem trabalha com proposições simples, não permitindo o uso de quantificadores ou relações entre objetos.
( ) Redes Semânticas representam conhecimento por meio de nós que correspondem a conceitos e arestas que representam relações entre esses conceitos.
( ) Frames organizam conhecimento como produções do tipo “Se condição → então ação”, sendo equivalentes a sistemas baseados em regras.
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-SC
Prova:
FGV - 2026 - TCE-SC - Auditor Fiscal de Controle Externo - Direito |
Q4088847
Engenharia de Software
O TCE-SC desenvolveu um modelo de IA para detectar fraudes em
licitações. Durante o treinamento, o modelo apresentou 99% de
acerto na base de dados histórica, mas, ao ser aplicado em dados
novos de 2026, a precisão caiu para 55%.
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
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-SC
Prova:
FGV - 2026 - TCE-SC - Auditor Fiscal de Controle Externo - Ciências da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia de Computação e Engenharia de Software |
Q4088604
Engenharia de Software
O TCE-SC está a implementar um assistente virtual para auxiliar
os auditores na consulta de normas jurídicas complexas. Para
evitar alucinações do modelo de linguagem (LLM) e garantir que
as respostas sejam baseadas estritamente no repositório de
resoluções do Tribunal, a equipe técnica optou pela arquitetura
Retrieval-Augmented Generation (RAG).
No fluxo de funcionamento de um sistema RAG, o papel fundamental do Vector Database é
No fluxo de funcionamento de um sistema RAG, o papel fundamental do Vector Database é
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEDUC-PI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEDUC-PI - Professor da Educação Básica - Disciplina: Informática |
Q3978273
Engenharia de Software
Durante uma aula de cultura digital, os alunos utilizaram uma IA generativa para criar imagens com o seguinte comando: uma pessoa liderando uma reunião de negócios. A constatação dos alunos foi de que 90% dos resultados retratavam homens brancos. O professor, então, decide promover o uso crítico da informação e explicar a origem desse viés algorítmico.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção que apresenta uma explicação correta dada pelo professor.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973779
Engenharia de Software
No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema
para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando
técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo
treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a
degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
Q3972258
Engenharia de Software
Em um relatório elaborado por uma unidade de análise,
um agente cruza registros de ligações telefônicas, dados de
localização de dispositivos móveis e históricos de antecedentes
criminais, identificando padrões que permitem antecipar a
ocorrência de novos delitos em determinada região. A alternativa
que corretamente descreve o produto final desse processo
analítico é:
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-SP
Prova:
FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |
Q3926898
Engenharia de Software
Uma Secretaria da Fazenda pretende, ao mesmo tempo:
I. prever o valor de arrecadação mensal de ICMS para os próximos meses;
II. classificar cada declaração de contribuinte em “alto risco” ou “baixo risco” para fins de seleção de auditoria.
Considerando os tipos de modelos de aprendizado de maquina, a combinação de tarefas que está conceitualmente alinhada com esses objetivos é:
I. prever o valor de arrecadação mensal de ICMS para os próximos meses;
II. classificar cada declaração de contribuinte em “alto risco” ou “baixo risco” para fins de seleção de auditoria.
Considerando os tipos de modelos de aprendizado de maquina, a combinação de tarefas que está conceitualmente alinhada com esses objetivos é:
Ano: 2026
Banca:
FCPC
Órgão:
UFCA
Prova:
FCPC - 2026 - UFCA - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |
Q3922604
Engenharia de Software
Em alguns sistemas de IA, o modelo aprende a escolher ações a partir da experiência, recebendo
feedback quantitativo após cada interação, ajustando sua política de decisão ao longo do tempo,
sem depender de dados rotulados previamente.
Esse paradigma de aprendizado de máquina é conhecido como:
Esse paradigma de aprendizado de máquina é conhecido como:
Ano: 2026
Banca:
FCPC
Órgão:
UFCA
Prova:
FCPC - 2026 - UFCA - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |
Q3922597
Engenharia de Software
Redes neurais profundas e modelos de linguagem de grande escala (LLMs) representam avanços
significativos no campo da inteligência artificial, sendo empregados em diferentes tipos de
aplicações computacionais. Considerando as características estruturais e funcionais dessas
abordagens, assinale a alternativa correta.
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-RO
Prova:
FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882858
Engenharia de Software
Após treinar um modelo de Deep Learning para classificar
documentos sigilosos versus documentos públicos, o Engenheiro
da Computação precisa avaliar o desempenho do modelo. O custo
de classificar erroneamente um documento sigiloso como público
(Falso Negativo) é muito maior do que o custo de classificar um
documento público como sigiloso (Falso Positivo).
A métrica de classificação mais crítica a ser maximizada nesse cenário de alto custo de Falsos Negativos é a(o)
A métrica de classificação mais crítica a ser maximizada nesse cenário de alto custo de Falsos Negativos é a(o)
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-RO
Prova:
FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882857
Engenharia de Software
Um Engenheiro de Computação precisa desenvolver um Sistema
Especialista para auxiliar o Analista Legislativo a classificar a
constitucionalidade de novos projetos de lei, com base em
centenas de regras e precedentes definidos por especialistas
jurídicos.
O método primário de Representação do Conhecimento em Sistemas Especialistas que armazena o conhecimento na forma de declarações condicionais é o de
O método primário de Representação do Conhecimento em Sistemas Especialistas que armazena o conhecimento na forma de declarações condicionais é o de
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-RO
Prova:
FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882853
Engenharia de Software
Uma equipe de Engenharia de Computação está projetando uma
blockchain privada para rastreamento da cadeia de suprimentos,
onde as partes envolvidas como fornecedores e fabricantes já são
confiáveis e conhecidas em ambiente permissionado. O objetivo é
garantir a imutabilidade do registro de transações, mas
minimizando o consumo excessivo de energia elétrica.
Assinale a opção que identifica o mecanismo de consenso que seria mais eficiente em termos de energia para validar transações em uma blockchain permissionada, em comparação com o Proofof-Work (PoW).
Assinale a opção que identifica o mecanismo de consenso que seria mais eficiente em termos de energia para validar transações em uma blockchain permissionada, em comparação com o Proofof-Work (PoW).
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-RO
Prova:
FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882852
Engenharia de Software
No projeto de um sistema de reconhecimento facial para controle
de acesso, a Engenharia de Computação utiliza Redes Neurais
Convolucionais (CNNs).
O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise de imagens é
O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise de imagens é
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-RO
Prova:
FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882851
Engenharia de Software
Uma equipe de Engenharia de Computação está pré-processando
textos de relatórios de falhas de software para análise automática
de tendências em processamento de linguagem natural. O
primeiro passo no pré-processamento é dividir a frase em
unidades menores para que o modelo possa analisá-las
individualmente.
O processo inicial de PLN que consiste em dividir uma sequência de texto em unidades menores, como palavras, subpalavras ou sentenças é o(a)
O processo inicial de PLN que consiste em dividir uma sequência de texto em unidades menores, como palavras, subpalavras ou sentenças é o(a)
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |
Q3881277
Engenharia de Software
O ciclo de vida de desenvolvimento de software (ou Software
Development Lifecycle, SDLC) é o processo que as equipes de
desenvolvimento usam para projetar e criar software de alta
qualidade, com vista a minimização dos riscos do projeto por meio
do planejamento antecipado.
Considerando o papel da Inteligência Artificial (IA) no ciclo de vida do desenvolvimento de software, analise os itens a seguir:
I. Capacita as equipes na identificação de possíveis problemas mais cedo e na tomada de decisões mais informadas, com fundamento na descoberta de insights de dados valiosos.
II. Oferece funcionalidades inovadoras, como ferramentas e agentes de IA, que auxiliam as organizações na aceleração do desenvolvimento de software e no aumento da eficiência em todo o SDLC.
III. Transforma o desenvolvimento de software com a automação de tarefas, que promovem a economia de tempo e a redução de erros em cada fase do processo.
Está correto o que se afirma em
Considerando o papel da Inteligência Artificial (IA) no ciclo de vida do desenvolvimento de software, analise os itens a seguir:
I. Capacita as equipes na identificação de possíveis problemas mais cedo e na tomada de decisões mais informadas, com fundamento na descoberta de insights de dados valiosos.
II. Oferece funcionalidades inovadoras, como ferramentas e agentes de IA, que auxiliam as organizações na aceleração do desenvolvimento de software e no aumento da eficiência em todo o SDLC.
III. Transforma o desenvolvimento de software com a automação de tarefas, que promovem a economia de tempo e a redução de erros em cada fase do processo.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880249
Engenharia de Software
Processamento de linguagem natural (PLN) é uma área em
ascensão na Ciência da Computação e na inteligência artificial (IA),
analise as afirmativas a seguir
I. Permite que computadores e dispositivos digitais reconheçam, entendam e gerem textos e áudios, pois combinam linguística computacional, modelagem estatística, aprendizado de máquina e deep learning.
II. Já faz parte da vida cotidiana de muitas pessoas em todo o mundo, alimentando mecanismos de busca, acionando chatbots para atendimento aos clientes com comandos de voz, sistemas GPS operados por voz e assistentes digitais de resposta a perguntas em smartphones.
III. Desempenha um papel cada vez maior em soluções empresariais que ajudam a otimizar e automatizar operações de negócios, aumentar a produtividade e simplificar processos empresariais.
Está correto o que se afirma em
I. Permite que computadores e dispositivos digitais reconheçam, entendam e gerem textos e áudios, pois combinam linguística computacional, modelagem estatística, aprendizado de máquina e deep learning.
II. Já faz parte da vida cotidiana de muitas pessoas em todo o mundo, alimentando mecanismos de busca, acionando chatbots para atendimento aos clientes com comandos de voz, sistemas GPS operados por voz e assistentes digitais de resposta a perguntas em smartphones.
III. Desempenha um papel cada vez maior em soluções empresariais que ajudam a otimizar e automatizar operações de negócios, aumentar a produtividade e simplificar processos empresariais.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880229
Engenharia de Software
As máquinas de vetores de suporte (SVM) são um conjunto de
métodos de aprendizado usados para tratar problemas de
classificação, regressão e detecção de outliers. Considerando as
vantagens e desvantagens do uso do SVM no python 3.0 através
da biblioteca scikit learn (versão 1.7.2), avalie se as afirmativas a
seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Como vantagem, as SVM são eficazes em espaços de alta dimensionalidade e eficaz nos casos em que o número de dimensões é maior que o número de amostras.
( ) Como desvantagem, as SVM utilizam um subconjunto de pontos de treinamento na função de decisão, sendo, portanto, sendo pouco eficiente em termos de uso de memória.
( ) Como desvantagem, se o número de características for muito maior que o número de amostras, evitar o sobreajuste na escolha das funções Kernel e do termo de regularização é crucial.
( ) Como vantagem, as SVMs fornecem estimativas de probabilidade diretamente; estas são calculadas usando uma validação cruzada de muitas partes que é um processo dispendioso.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Como vantagem, as SVM são eficazes em espaços de alta dimensionalidade e eficaz nos casos em que o número de dimensões é maior que o número de amostras.
( ) Como desvantagem, as SVM utilizam um subconjunto de pontos de treinamento na função de decisão, sendo, portanto, sendo pouco eficiente em termos de uso de memória.
( ) Como desvantagem, se o número de características for muito maior que o número de amostras, evitar o sobreajuste na escolha das funções Kernel e do termo de regularização é crucial.
( ) Como vantagem, as SVMs fornecem estimativas de probabilidade diretamente; estas são calculadas usando uma validação cruzada de muitas partes que é um processo dispendioso.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880228
Engenharia de Software
O aprendizado de máquina (ML) é um tema muito abrangente e
que possui diversas aplicações nos diversos setores da ALEGO.
Existem diferentes técnicas que são utilizadas dependendo do tipo
de problema a ser solucionado. Elas foram agrupadas em métodos
de ML com seus modelos de programação.
O tipo de aprendizado que faz com que o modelo tome decisões por si próprio, e é recompensado de acordo com o progresso que faz na atividade em que foi designado se denomina
O tipo de aprendizado que faz com que o modelo tome decisões por si próprio, e é recompensado de acordo com o progresso que faz na atividade em que foi designado se denomina
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