Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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Considerando a natureza do sistema criado nessa situação hipotética e a distinção fundamental entre racionalidade e justiça em sistemas de IA, assinale a opção que apresenta corretamente a falha ética do sistema à luz dos conceitos básicos da inteligência artificial.
Acerca das partes, pode-se afirmar que:
Preenche, CORRETA e respectivamente, as lacunas:
l. Melhoria Contínua: Cada iteração melhora a qualidade do prompt e, consequentemente, das respostas.
ll. Eficiência: Maximiza a necessidade de revisão manual e edição pós-geração, economizando tempo e esforço.
lll Precisão e Relevância: Prompts refinados produzem respostas mais precisas e relevantes.
Está(ão) CORRETA(S)
Comandos bem projetados são essenciais para garantir que os modelos de lA compreendam corretamente a intenção do usuário e forneçam respostas úteis. isso é especialmente importante em aplicações críticas. como auditorias de controle extemo onde a precisão é fundamental.
Acerca do texto, pode-se afirmar que ele está:
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas.
COLUNA I
1. Aprendizado Supervisionado
2. Aprendizado Não Supervisionado
COLUNA II
( ) Treina modelos com um conjunto de dados que possui rótulos ou labels, em que a resposta correta já é conhecida.
( ) Treina modelos com dados que não possuem rótulos, buscando descobrir estruturas e padrões ocultos.
( ) Utilizado para tarefas de classificação e regressão, como prever preços ou categorizar e-mails.
Assinale a sequência correta.
I. São motores CC sem escova.
II. As suas bobinas devem ser energizadas em intervalos definidos para manter o eixo de saída do motor girando.
III. O número de graus por passo determina quantos passos existem em cada rotação do eixo de saída.
IV. Quanto mais passos o motor for capaz de dar em uma rotação do eixo de saída, maior será sua resolução.
Quais estão corretas?
( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais e imagens para permitir que máquinas interpretem, analisem e extraiam dados significativos de imagens e vídeos, possibilitando inclusive o reconhecimento, rastreamento e classificação de itens específicos.
( ) Algoritmos de machine learning (ML) que empregam redes neurais podem ser empregados, como: aprendizado profundo, para realizar processamento automático de diferentes aspectos dos dados da imagem; redes neurais convolucionais (CNNs), que utilizam um sistema de rotulagem para categorizar dados visuais; e, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem analisar vídeos e entender as relações entre as imagens.
( ) A visão computacional altera a imagem dando sentido ao seu conteúdo visual e realiza tarefas, como a rotulagem.
As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,