Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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Q2277938
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277938 Engenharia de Software
Sobre o algoritmo SVM (máquinas de vetores de suporte), pode-se afirmar que são classificadores
Alternativas
Q2276926
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276926 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens. 

Alternativas
Q2276925
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276925 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  


Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio. 
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Q2276924
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276924 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.

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Q2276923
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276923 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores. 

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Q2276922
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276922 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
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Q2276921
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276921 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo. 

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Q2276920
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276920 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.

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Q2276919
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276919 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão. 

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Q2276918
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276918 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.


As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.

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Q2276916
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276916 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.  
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Q2276915
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276915 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados. 
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Q2276914
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276914 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados. 
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Q2276913
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276913 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.
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Q2276216
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: Quadrix Órgão: CRT-BA Prova: Quadrix - 2023 - CRT-BA - Assistente de T.I. |
Q2276216 Engenharia de Software
Considerando as novas tecnologias, julgue o item abaixo.
A inteligência artificial (IA) envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas processem informações, aprendam com dados, tenham consciência, emoções ou intuição humana, tomem decisões, resolvam problemas e interajam com o ambiente de maneira inteligente.
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Q2275391
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Desenvolvimento de Software |
Q2275391 Engenharia de Software
Acerca de blockchain, conceitos de inteligência artificial, arquitetura hexagonal e gestão de conteúdo, julgue o item a seguir. 

De acordo com os conceitos de inteligência artificial, as máquinas reativas têm a capacidade compreender os seres humanos, entendendo seus estados mentais. 
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Q2274323
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274323 Engenharia de Software
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir.

O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
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Q2274321
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274321 Engenharia de Software
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir. 

Para que se possam, através do business intelligence, tomar medidas com base em insights em tempo real, é necessário que, antes, haja o recolhimento e transformação dos dados, a identificação de padrões e valores atípicos e a visualização desses dados.
Alternativas
Q2242165
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: UFAL Prova: COPEVE-UFAL - 2023 - UFAL - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2242165 Engenharia de Software
A Inteligência Artificial (IA) tem proporcionado avanços importantes em diversas áreas, tais como saúde, finanças e marketing, ajudando em diversas tarefas, desde apoio à tomada de decisões até a automação completa de tarefas, antes desempenhadas por seres humanos. Uma das abordagens da IA que vem ganhando destaque é conhecida como machine learning.
Assinale a alternativa que descreve corretamente características de machine learning.
Alternativas
Q2242146
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: UFAL Prova: COPEVE-UFAL - 2023 - UFAL - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2242146 Engenharia de Software
Atualmente, ao buscar atendimento via telefone ou aplicativo de mensagem, é comum que o usuário interaja com um software, por meio de conversas automatizadas. Tal interação simula uma interação humana e ocorre, normalmente, usando texto ou voz.
Assinale a alternativa que apresenta o sistema de software projetado para interagir com usuários por meio de conversas automatizadas. 
Alternativas
Respostas
481: D
482: E
483: C
484: C
485: E
486: C
487: E
488: C
489: E
490: E
491: E
492: C
493: E
494: C
495: E
496: E
497: C
498: C
499: A
500: A
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