Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 21

Q2383864

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Inhumas - GO Prova: CS-UFG - 2024 - Prefeitura de Inhumas - GO - Administrador de Rede e Segurança da Informação |

Q2383864 Engenharia de Software

O algoritmo de Machine Learning de classificação, fundamentado em modelos de probabilidade que incorporam suposições de independência forte, é conhecido como

A

Naive Bayes.

B

K-Means.

C

PLN.

D

Deep Q Network.

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Q2383287

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383287 Engenharia de Software

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?

A

Agglomerative Hierarchical Clustering

B

Principal Component Analysis (PCA)

C

Linear Regression Clustering

D

k-DBSCAN Clustering

E

L-Means Clustering

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Q2383283

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383283 Engenharia de Software

Em uma nota técnica do Ipea sobre emprego público nos governos subnacionais brasileiros, no ano de 2016, aparece menção sobre o fato de as bases utilizadas possuirem outliers, ou valores atípicos.
A construção de um modelo preditivo a partir dos dados dessas bases, usando árvores aleatórias, Random Forests,

A

apresentaria uma redução de variância.

B

seria inadequado, devido à sensibilidade a outliers de Random Forests.

C

teria uma tendência a overfitting.

D

teria propensão a underfitting.

E

teria dependência de linearidade nos dados.

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Q2383281

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383281 Engenharia de Software

Um cientista de dados está utilizando máquinas de vetor de suporte (SVM) em um projeto de classificação, pois deseja evitar o overfitting do modelo aos dados de treinamento.
Qual das seguintes técnicas auxilia a prevenir o overfitting em SVM?

A

Apagar algumas ligações da rede.

B

Garantir que o hiperplano divida perfeitamente os pontos.

C

Misturar o conjunto de teste com o de treinamento.

D

Usar todos os pontos para a tomada de decisão.

E

Utilizar um kernel linear.

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Q2383280

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383280 Engenharia de Software

Em um projeto de classificação de textos, um modelo de machine learning foi aplicado em um conjunto de teste e apresentou os seguintes resultados: uma precisão de 80% e uma revocação de 70%.
Com base nessas informações e considerando-se apenas a parte inteira da porcentagem, qual é o F1 Score desse modelo?

A

2%

B

18%

C

37%

D

74%

E

98%

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Q2383279

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383279 Engenharia de Software

Um pesquisador possui um conjunto de dados consistindo em características diversas, features, e suas respectivas classificações, labels. Ele deseja dividir esse conjunto de dados em conjuntos distintos, para treinamento e para teste, com o objetivo de validar a eficácia de um modelo de aprendizado de máquina.
Nesse contexto, qual função do SciKit-learn ele deve utilizar para realizar essa divisão de maneira eficiente e adequada?

A

sample_test_train

B

slice_train_test

C

split_learning

D

split_test_train

E

train_test_split

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Q2383278

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383278 Engenharia de Software

Uma cientista de dados percebeu que, ao processar alguns documentos, seria melhor remover palavras que aparecem em quase todo texto, as stop-words.
Para começar sua lista de stop-words, ela pode escolher listar todos os

A

adjetivos e preposições

B

advérbios e pronomes

C

artigos e preposições

D

artigos e substantivos

E

substantivos e verbos

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Q2383277

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383277 Engenharia de Software

O método de POS-tagging, ou Part of Speech tagging, é uma tarefa do processamento de linguagem natural em que

A

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua classe gramatical.

B

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função sintática na sentença.

C

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função semântica na sentença.

D

cada sentença do texto recebe um rótulo indicando a quem pertence a fala.

E

cada sentença do texto recebe um rótulo indicando o tipo de ato de fala que representa.

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Q2383276

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383276 Engenharia de Software

Em redes convolucionais, o tamanho do passo normalmente é menor que o tamanho do filtro.
Se o tamanho do passo for maior que o tamanho do filtro, é possível que

A

a camada de pooling fique sensível demais a pequenas variações.

B

o modelo apresente características de overfitting.

C

informações importantes sejam perdidas.

D

um aumento significativo na dimensão espacial da entrada aconteça.

E

um aumento significativo na dimensão espacial da saída aconteça.

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Q2383275

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383275 Engenharia de Software

Na arquitetura de redes neurais, diferentes funções de ativação são utilizadas nas camadas de neurônios para aplicar transformações não lineares aos dados. Uma dessas funções é a ReLU, conhecida por sua eficácia em diversos modelos de aprendizado profundo.
Ao implementar a função ReLU, um pesquisador deve seguir a fórmula:

A

f(x) = 1/1+e^-x

B

Imagem associada para resolução da questão

C

f(x) = tanh(x)

D

f(x) = max (0, x) - max (0, -x)

E

f(x) = √x²+1-1

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Q2383273

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383273 Engenharia de Software

Em processamento de linguagem natural, o modelo Skip-Gram é uma técnica popular para treinar word embeddings.
O treinamento do modelo Skip-Gram destaca-se de outras técnicas, como o Continuous Bag of Words (CBOW), por ter a seguinte característica:

A

utilizar contextos adjacentes para prever uma palavra- -alvo.

B

focar em prever palavras de contexto a partir de uma palavra-alvo.

C

treinar cada palavra em uma janela de contexto separadamente.

D

gerar embeddings, baseados em dependências sintáticas.

E

empregar uma abordagem de bag-of-words para a geração de embeddings.

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Q2383238

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383238 Engenharia de Software

Outliers são pontos ou observações em um conjunto de dados que diferem significativamente da maioria dos demais outros pontos. Eles podem ser resultados de variações na medição, erros de entrada de dados ou, ainda, podem indicar uma variação genuína da fonte de coleta.
Em preparação para análise de um conjunto de dados, o tratamento de outliers

A

é sempre necessário, independentemente do tamanho do conjunto de dados ou do objetivo da análise.

B

é sempre uma tarefa simples que pode ser realizada por qualquer analista de dados, sem risco de perder informações valiosas.

C

é sempre uma tarefa complexa que requer um conhecimento profundo de estatística e que independe do conjunto de dados e do objetivo da análise.

D

deve ser realizado antes de realizar agregações, pois os outliers podem afetar os resultados da análise que inclua uma agregação.

E

deve ser realizado após realizar agregações, pois os outliers podem obscurecer os resultados da agregação.

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Q2383233

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383233 Engenharia de Software

Algoritmos fuzzy matching em processamento de linguagem natural são métodos que permitem encontrar correspondências aproximadas entre strings, ou seja, sequências de caracteres, como palavras ou frases. Esses algoritmos são úteis para lidar com situações, tais como erros de digitação, variações ortográficas, sinônimos, abreviações. Eles também podem ser aplicados para comparar textos, extrair informações, classificar sentimentos, entre outras finalidades. Existem diferentes tipos de algoritmos fuzzy matching, como a Similaridade de Jaccard, que mede a proporção de elementos comuns entre dois conjuntos de strings.
Qual das palavras a seguir apresenta o maior valor da similaridade de Jaccard, quando comparada com a palavra “computador”?

A

amputar

B

amplificador

C

calcular

D

deputado

E

senador

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Q2383147

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Desenvolvimento de Sistemas |

Q2383147 Engenharia de Software

Em um projeto de ciência de dados para análise preditiva no setor bancário, um cientista de dados precisa escolher tecnologias de aprendizado de máquina adequadas para classificar clientes com base no risco de inadimplência.
Considerando-se a intenção de lidar com dados não linearmente separáveis por meio do uso de um kernel, qual é o algoritmo mais adequado para essa tarefa?

A

Análise de Componentes Principais

B

Árvore de Decisão

C

K-Means

D

Máquina de Vetores de Suporte

E

Regressão Logística

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Q2383145

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Desenvolvimento de Sistemas |

Q2383145 Engenharia de Software

O aprendizado supervisionado envolve treinar um modelo em um conjunto de dados rotulado, em que o algoritmo aprende a mapear características de entrada para rótulos de saída correspondentes. Esse processo permite que o modelo faça previsões sobre novos dados não vistos. Uma tarefa típica de aprendizado supervisionado é a regressão.
É um exemplo de tarefa de regressão em aprendizado de máquina a

A

classificação de e-mails como spam ou não spam, com base em várias características, como conteúdo, informações do remetente e estrutura do e-mail.

B

classificação de sentimento em positivo, negativo ou neutro a partir de um texto, como avaliação de clientes, postagem em mídias sociais ou comentários.

C

detecção de atividades fraudulentas em transações financeiras, classificando-as como legítimas ou suspeitas com base em padrões de transação e comportamento do usuário.

D

rotulação de um paciente como portador ou não de câncer, com base em características como marcadores genéticos, histórico do paciente e resultados de testes diagnósticos.

E

estimativa do consumo futuro de energia para uma região ou setor específico, com base em padrões de uso históricos, indicadores econômicos e fatores ambientais.

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Q2380788

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de São José dos Campos - SP Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de São José dos Campos - SP - Analista em Gestão Municipal (Tecnologia da Informação) |

Q2380788 Engenharia de Software

A Visão Computacional (CV) é um subdomínio da inteligência artificial (IA) que treina o sistema para identificar e interpretar o mundo visual. CV envolve várias tarefas importantes, como modelagem de cena tridimensional, geometria de câmera multimodelo, correspondência estéreo baseada em movimento, processamento de nuvem de pontos, estimativa de movimento e muito mais.

Avalie se as três etapas básicas envolvidas nesse processo são as seguintes:

I. Aquisição da imagem.
II. Processamento da imagem.
III. Segmentação da imagem.

Está correto o que se apresenta em

A

I e III, apenas.

B

II e III, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I, apenas.

E

I, II e III.

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Q2378068

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INPI Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - INPI - Pesquisador Em Propriedade Industrial – Área: P5 – Instrumentos E Processos De Medição De Grandezas Físicas, Químicas E Biomédicas/Sensores E Biosensores/Aparelhos De Diagnóstico E Terapia/Biomecânica |

Q2378068 Engenharia de Software

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem.

No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).

Certo

Errado

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Q2377022

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Câmara de Anápolis - GO Prova: CS-UFG - 2024 - Câmara de Anápolis - GO - Assistente Administrativo - Técnico de Informática |

Q2377022 Engenharia de Software

A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta computacional que permitiu o avanço em diferentes áreas, entre elas: a saúde, finanças, marketing, entre outras. A principal ajuda, veio no apoio à tomada de decisões. As caraterísticas que descrevem o aprendizado de máquina (machine learning) são

A

compostas de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os sistemas aprendam a partir dos dados, usando identificação de padrões e fazendo previsões.

B

baseadas em regras e conhecimentos para tomar decisões e fornecer soluções em um domínio específico, com total eficácia simulando o raciocínio humano.

C

baseadas na autonomia, sem intervenção humana e demandam alto processamento computacional.

D

baseadas em símbolos, regras que representam, manipulam e aprendem com interferências lógicas, usada na solução de problemas complexos.

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Q2377020

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Câmara de Anápolis - GO Prova: CS-UFG - 2024 - Câmara de Anápolis - GO - Assistente Administrativo - Técnico de Informática |

Q2377020 Engenharia de Software

O processamento natural de linguagem (NLP) é uma técnica que permite o desenvolvimento de chatboots. Qual é o elemento que deve ser utilizado para realizar a compreensão completa e sem ambiguidade em um prompt textual?

A

Análise semântica.

B

Processamento de voz.

C

Tokenização.

D

Reconhecimento de imagem.

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Q2377019

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Câmara de Anápolis - GO Prova: CS-UFG - 2024 - Câmara de Anápolis - GO - Assistente Administrativo - Técnico de Informática |

Q2377019 Engenharia de Software

O conceito que representa a capacidade de um computador/dispositivo eletrônico de se comportar assemelhando-se à forma de pensar de um ser humano, em que pode, usando variáveis do ambiente, tomar decisões e resolver problemas é

A

a realidade aumentada.

B

o metaverso.

C

a internet das coisas.

D

a inteligência artificial.

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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