Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 31

Q1949149

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949149 Engenharia de Software

Sobre NLP, é INCORRETO afirmar que:

A

NLP trata a possibilidade de humanos se comunicarem com máquinas da forma mais natural possível, sem ser preciso aprender línguas artificiais muito específicas, que são os comandos nos quais manipula-se um computador.

B

Linguagem natural destina-se à comunicação dos seres humanos sobre o mundo, sendo que a maior parte da comunicação linguística ocorre através da fala. A linguagem escrita ainda é muito recente se comparado à fala, e para um computador, mais fácil de ser interpretada.

C

NLP pode ser entendido como aplicações computacionais que compreendem linguagens naturais (compreensão e geração de textos), tanto na fonética quando na escrita, sendo que a última é mais fácil de um computador conseguir interpretar de maneira correta, pois não tem que lidar com problemas do sinal do áudio, como o ruído por exemplo.

D

É possível através da NLP interpretar na língua portuguesa a interpretação.

E

NLP é uma área dentro da Inteligência Artificial.

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Q1949144

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949144 Engenharia de Software

A ideia principal da técnica de “dropout” é descartar aleatoriamente unidades da rede neural (junto com suas conexões) durante a etapa de treinamento. Sobre a técnica de “dropout”, assinale a alternativa INCORRETA.

A

O uso da técnica de “dropout” força a rede a construir uma representação distribuída e redundante.

B

O uso da técnica de “dropout” pode ser visto como equivalente a treinar uma grande coleção (ou “ensemble”) de modelos que compartilham parâmetros.

C

Para a realização de “dropout”, basta multiplicar-se as ativações por variáveis aleatórias de Bernoulli com uma dada probabilidade.

D

Durante a predição, todas as unidades são mantidas ativas, não sendo necessário se realizar nenhum outro ajuste das ativações.

E

Ao contrário de regularização L1 e L2, o dropout não depende da modificação da função de custo.

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Q1949142

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949142 Engenharia de Software

Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem profunda (ou “deep learning”). Sobre o assunto, assinale a alternativa INCORRETA.

A

Na aprendizagem profunda, conceitos complexos (de níveis mais altos ou abstratos) são definidos em termos de sua relação com conceitos mais simples (em níveis mais baixos).

B

A aprendizagem profunda não apresenta nenhuma relação com o aprendizado de máquina, podendo ser vista como uma abordagem alternativa para tarefas em que o aprendizado de máquina não consegue obter bons resultados.

C

A aprendizagem profunda pode ser entendida como um tipo de aprendizagem de representação em que características mais abstratas são inferidas a partir de características mais simples.

D

Uma das razões determinantes para o recente sucesso da aprendizagem profunda se encontra na maior disponibilidade de grandes conjuntos de dados para as mais diversas tarefas.

E

Deep Learning é um ramo de aprendizado de máquina.

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Q1949117

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949117 Engenharia de Software

São hiperparâmetros para a configuração de uma rede neural, EXCETO:

A

Taxa de aprendizado.

B

Número de neurônios na camada oculta.

C

Taxa de ajuste do erro.

D

Número de camadas ocultas da rede.

E

Número de características aleatórias que são exemplificadas na análise.

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Q1949116

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949116 Engenharia de Software

Sobre Machine Learning, é correto afirmar que:

A

Podemos considerar correlação como sendo positiva, negativa e atemporal.

B

Na correlação atemporal, não há relação entre todas as variáveis.

C

Na correlação negativa, quando o valor de uma variável aumenta, as outras variáveis também sobem.

D

A causalidade de um modelo de Machine Learning está diretamente relacionada ao volume interpretado do arquivo delta.

E

Um dos motivos pelo qual é difícil interpretar os coeficientes angulares produzidos pelo processo de regressão linear é porque correlação não implica em causalidade.

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Q1949114

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949114 Engenharia de Software

Sobre os modelos de aprendizagem de máquina supervisionada, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Em modelos de aprendizado de máquina do tipo classificação a ideia é prever variáveis categóricas, e numéricas.
II. Um exemplo básico de aprendizado de máquina supervisionado por classificação é o uso da regressão logística.
III. Os modelos de regressão não buscam encontrar como uma variável se comporta na medida em que outra variável sofre oscilações.
IV. Nos modelos de aprendizagem de máquina supervisionado, não temos uma variável específica a ser respondida, pois estamos apenas buscando encontrar os indivíduos, itens ou elementos semelhantes.

A

Todas estão corretas.

B

Todas estão incorretas.

C

Apenas II está correta.

D

Apenas I e II estão corretas.

E

Apenas III e IV estão corretas.

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Q1936807

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TJ-DFT Prova: FGV - 2022 - TJ-DFT - Analista Judiciário - Análise de Dados |

Q1936807 Engenharia de Software

A tradução automática de texto, embora possua raízes na metade do século passado, vem recebendo melhorias substanciais na última década, alimentadas pelo crescimento do poder computacional, disponibilidade de dados linguísticos e inovações técnicas.
Com relação às inovações, e levando em consideração os recursos mencionados, a alternativa que apresenta apenas vantagens da Tradução Automática Neural (NMT) sobre técnicas de Tradução Automática Estatística (SMT) é:

A

os modelos são mais efetivamente modularizáveis e possuem menos parâmetros totais;

B

todos os parâmetros do modelo são ajustados independentemente, e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível;

C

os parâmetros de modelos já construídos podem ser facilmente reaproveitados, e há menor dependência dos dados linguísticos;

D

os modelos obtidos são mais interpretáveis, e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível;

E

todos os parâmetros do modelo são ajustados conjuntamente e o processo pode ser paralelizado.

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Q1936806

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TJ-DFT Prova: FGV - 2022 - TJ-DFT - Analista Judiciário - Análise de Dados |

Q1936806 Engenharia de Software

Um analista precisa construir um modelo de tópicos para uma grande base de documentos legais, mas há uma preocupação quanto à interpretabilidade do modelo e à capacidade de inspecionar os resultados.
Considerando essa preocupação, a técnica mais apropriada para a construção do modelo e a razão da escolha são, respectivamente:

A

Latent Semantic Analysis, devido à distância média dos tópicos gerados;

B

Latent Dirichlet Allocation, devido à capacidade de capturar informação sintática em sua representação;

C

Non-Negative Matrix Factorization, devido à representação esparsa e estritamente não negativa;

D

Explicit Semantic Analysis, devido à possibilidade de definir explicitamente tópicos a priori;

E

Parallel Latent Dirichlet Allocation, devido à distância mínima dos tópicos gerados.

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Q1936802

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TJ-DFT Prova: FGV - 2022 - TJ-DFT - Analista Judiciário - Análise de Dados |

Q1936802 Engenharia de Software

Considere a sentença a seguir.

s: “O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa”

Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado:

f(s) = “acesso auditório pode ser feito através rampa”

A melhor descrição para a tarefa realizada pela função f é:

A

filtragem de conectivos;

B

lematização;

C

sumarização de sentença;

D

filtragem de stop words;

E

remoção de ruído.

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Q1936800

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TJ-DFT Prova: FGV - 2022 - TJ-DFT - Analista Judiciário - Análise de Dados |

Q1936800 Engenharia de Software

Durante o processo de treinamento e validação de uma rede neural, foi observado o fenômeno de underfitting do modelo, necessitando de ajustes ao procedimento. A arquitetura utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi separado em regime de holdout (50%, 30% e 20% para treinamento, validação e teste, respectivamente).
Dois fatores que podem ter condicionado o fenômeno observado são:

A

iterações insuficientes; amostragem dos dados;

B

excesso de parâmetros; excesso de iterações;

C

insuficiência de parâmetros; excesso de camadas;

D

excesso de iterações; entrada não normalizada;

E

insuficiência de camadas; saída normalizada.

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Q1936797

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TJ-DFT Prova: FGV - 2022 - TJ-DFT - Analista Judiciário - Análise de Dados |

Q1936797 Engenharia de Software

Um analista decidiu aplicar um modelo Naive Bayes a um problema cujo conjunto de dados disponível possui apenas atributos categóricos codificados em one-hot.
O modelo de eventos mais apropriado nesse caso é o:

A

Multinomial;

B

Bernoulli;

C

Gaussiano;

D

Exponencial;

E

Uniforme.

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Q1926933

Ano: 2022 Banca: IBADE Órgão: SEA-SC Prova: IBADE - 2022 - SEA-SC - Analista de Informática |

Q1926933 Engenharia de Software

O processo pelo qual os computadores desenvolvem o reconhecimento de padrões, ou a capacidade de aprender continuamente, ou fazer previsões com base em dados, e então, fazer ajustes sem serem especificamente programados para isso, é chamado:

A

Machine learning.

B

Auto-Adjust.

C

Business Intelligence.

D

Systems Intelligence.

E

Smart.

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Q1925642

Ano: 2022 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR Prova: CESGRANRIO - 2022 - ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR - Analista de Sistemas - Aplicação e Segurança de TIC |

Q1925642 Engenharia de Software

Uma empresa pública precisa fazer uso de RPA (Automação de Processos Robotizados) para validar endereços, CNPJs, situação na Receita Federal e consulta ao Serasa relacionados aos fornecedores de produtos, para garantir que as propostas desses fornecedores estejam dentro das bases legais exigidas, em caso de licitações ou similares. Para essa situação, faz-se necessário que seja utilizado um modelo de RPA não assistido.
A configuração dessa RPA deve ser de tal modo que haja

A

acionamento das RPAs via ação humana, mas sem controle posterior do usuário que disparou a RPA, com cada obtenção de dados avisando ao usuário disparador sobre o dado recuperado.

B

execução local dessa RPA em uma estação de trabalho específica, com modo de atividades de front-office, sem intervenção humana, mas programada por temporização.

C

execução local assistida por meio remoto por um supervisor humano, que vai acionar a execução através de um evento de uma máquina externa, controlando passo a passo a obtenção dos dados.

D

manipulação dos dados em segundo plano, em servidores de back-end, sem intervenção humana, sendo essas RPAs acionadas por eventos ou através de execução programada.

E

manipulação de dados em servidores front-end, acionando buscas nas bases de dados necessárias, sem intervenção humana, mas disparadas sem evento auxiliar ou execução programada.

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Q1925641

Ano: 2022 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR Prova: CESGRANRIO - 2022 - ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR - Analista de Sistemas - Aplicação e Segurança de TIC |

Q1925641 Engenharia de Software

Em uma organização empresarial, instalou-se um ambiente de automação robótica de processos para gerenciar e integrar vários sistemas. Percebeu-se a necessidade de se instalar um tipo de software em servidores, o qual vai servir para conexão e gerenciamento dos robôs desenvolvidos, que executarão suas tarefas a partir de comandos disparados por esse software.
Esse tipo de software é classificado como

A

Controlroom

B

EnterpriseResource

C

Importroom

D

ManagementResource

E

SharedService

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Q1925638

Ano: 2022 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR Prova: CESGRANRIO - 2022 - ELETROBRAS-ELETRONUCLEAR - Analista de Sistemas - Aplicação e Segurança de TIC |

Q1925638 Engenharia de Software

Os programas (softwares) utilizados para apoio às atividades de inteligência de negócios (BI) têm a seguinte característica:

A

controlam o tráfego da rede de computadores de uma empresa.

B

são especializados em reconhecimento facial.

C

são programados para automaticamente tomar todas as principais decisões de negócio de uma empresa.

D

são programas especializados em inteligência artificial e aprendizado de máquina.

E

possuem uma interface amigável de modo que usuários leigos em Tecnologia da Informação possam utilizá-los.

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Q1924541

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: SEFAZ-AM Prova: FGV - 2022 - SEFAZ-AM - Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã |

Q1924541 Engenharia de Software

A respeito do Robotic Process Automation (RPA), assinale a afirmativa correta.

A

Possui baixa precisão nos resultados.

B

Executa tarefas humanas de rotina.

C

Realiza tarefas desde que envolva cálculos.

D

Necessita de customização para interagir com outros sistemas.

E

Dispensa a utilização de controlroom (sala de controle).

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Q1923195

Ano: 2022 Banca: Quadrix Órgão: CRA-PR Prova: Quadrix - 2022 - CRA-PR - Analista Sistemas I |

Q1923195 Engenharia de Software

Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.

O deep learning pode ser definido como sendo a aplicação de uma quantidade massiva de camadas de processamento em um algoritmo de rede neural.

Certo

Errado

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Q1923194

Ano: 2022 Banca: Quadrix Órgão: CRA-PR Prova: Quadrix - 2022 - CRA-PR - Analista Sistemas I |

Q1923194 Engenharia de Software

Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.

Para que os algoritmos de deep learning sejam capazes de analisar dados não estruturados, é imprescindível que haja algum tipo de pré-processamento do conjunto de dados a ser analisado.

Certo

Errado

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Q1923193

Ano: 2022 Banca: Quadrix Órgão: CRA-PR Prova: Quadrix - 2022 - CRA-PR - Analista Sistemas I |

Q1923193 Engenharia de Software

Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.

Entre as técnicas de machine learning, a random forest é capaz de solucionar problemas de classificação e de regressão, por meio da construção e dos treinamentos de árvores de decisão.

Certo

Errado

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Q1923192

Ano: 2022 Banca: Quadrix Órgão: CRA-PR Prova: Quadrix - 2022 - CRA-PR - Analista Sistemas I |

Q1923192 Engenharia de Software

Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.

Um dos tipos de sistema machine learning é a aprendizagem supervisionada, que é caracterizada pela aprendizagem de padrões com base na entrada (dados de treinamento) e que não apresenta um feedback explícito quanto a esse aprendizado.

Certo

Errado

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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