Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 5

Q3472957

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: TRE-TO Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - TRE-TO - Analista Judiciário - Área de Atividade: Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3472957 Engenharia de Software

Tendo como premissa conceitos e aplicação da Internet das Coisas (IoT), o nome do protocolo utilizado para comunicação entre dispositivos que utiliza o protocolo UDP (User Datagram Protocol) para transportar mensagens entre os dispositivos, apresenta duas camadas de arquitetura interna e utiliza principalmente quatro tipos de mensagens, sendo elas: confirmable, non-confirmable, reset e acknowledgement, é

A

REST (Representational State Transfer).

B

DAO (Destination Advertisement Object).

C

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport).

D

LLN (Low-Power and Lossy Networks).

E

CoAP (Constrained Application Protocol).

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3445223

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAESB-DF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Analista de Sistemas |

Q3445223 Engenharia de Software

A respeito das redes neurais artificiais, assinale a opção correta.

A

Redes neurais artificiais são compostas por uma única camada de neurônios e são incapazes de modelar relações complexas entre os dados.

B

O algoritmo Backpropagation ajusta os pesos da rede neural aleatoriamente em cada iteração, sem considerar gradientes ou uma função de custo específica.

C

Redes neurais convolucionais não possuem camadas de ativação e dependem das operações de convolução para processar os dados.

D

Redes neurais convolucionais podem ser usadas tanto para a classificação, em que a rede atribui rótulos a imagens inteiras, quanto para a segmentação, em que a rede identifica regiões específicas da imagem e fornece um mapa pixel a pixel.

E

Em Python, bibliotecas como Keras e PyTorch não permitem o uso de GPUs para acelerar o treinamento de redes neurais, limitando-se ao processamento em CPU.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3445222

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAESB-DF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Analista de Sistemas |

Q3445222 Engenharia de Software

Acerca das regras de associação e do aprendizado não supervisionado por meio da biblioteca Scikit-learn do Python, assinale a opção correta.

A

No algoritmo Apriori, parâmetros como suporte mínimo e confiança são fundamentais para filtrar e determinar a relevância das regras geradas.

B

Regras de associação são aplicáveis nos modelos de aprendizado supervisionado e somente em um modelo de aprendizado não supervisionado.

C

O aumento dos valores de suporte mínimo e confiança no algoritmo Apriori tende a aumentar o número de regras geradas.

D

O Scikit-learn possui implementação nativa para a extração de regras de associação com base no algoritmo Apriori.

E

A métrica lift é utilizada apenas para calcular a frequência dos itens no conjunto de dados, de modo que não é útil para avaliar a relevância das regras geradas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3445220

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAESB-DF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Analista de Sistemas |

Q3445220 Engenharia de Software

A respeito do aprendizado supervisionado, assinale a opção correta.

A

Os algoritmos de regressão logística garantem que o modelo seja treinado e testado exclusivamente com o mesmo conjunto de dados para minimizar a variância do modelo.

B

O algoritmo de regressão linear é mais adequado para prever variáveis categóricas do que o Naive Bayes.

C

Na validação cruzada, o conjunto de dados é particionado em conjunto de treino, validação e teste, para que se avalie o desempenho do modelo de maneira confiável.

D

A máquina de suporte de vetores é um algoritmo probabilístico que sempre fornece a probabilidade de uma classe específica.

E

O algoritmo k-nearest neighbors utiliza a média ponderada dos coeficientes para estimar as relações lineares entre as variáveis.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3434132

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: BANRISUL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - BANRISUL - Técnico em Tecnologia da Informação II - Desenvolvimento de Software |

Q3434132 Engenharia de Software

Nas IA generativas baseadas em arquiteturas transformer, com mecanismo de atenção, o modelo consegue relacionar diferentes palavras para produzir texto coerente; ao gerar, por exemplo, a frase “Maria foi ao mercado porque ela precisava comprar leite”, o modelo deve lembrar que “ela” se refere a “Maria”. Com base nesse contexto, assinale a opção correta.

A

Modelos de IA que geram texto processam simultaneamente todas as palavras de saída, sem considerar a ordem em que elas aparecem.

B

Na geração de texto palavra por palavra, a cada nova palavra gerada, o modelo de IA deve dedicar a atenção às palavras que já foram geradas anteriormente.

C

A principal função do mecanismo de atenção é verificar a gramática do texto, não suas relações semânticas.

D

O mecanismo de atenção distribui o mesmo peso para todas as palavras anteriores, sem priorizar palavras quanto à relevância no contexto.

E

O mecanismo de atenção cria conexões para relações entre palavras adjacentes, não conectando palavras que estão distantes entre si no texto.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3434131

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: BANRISUL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - BANRISUL - Técnico em Tecnologia da Informação II - Desenvolvimento de Software |

Q3434131 Engenharia de Software

Um sistema de inteligência artificial foi desenvolvido para dirigir um veículo em um jogo de corrida virtual. O sistema começa sem conhecimento prévio e não recebe exemplos rotulados de como dirigir corretamente. Durante o aprendizado, ele não identifica ou utiliza padrões da pista ou do comportamento de outros veículos. Sua única fonte de informação são as pontuações: pontos positivos ao manter o veículo na pista e fazê-lo completar voltas, pontos negativos quando o veículo sai da pista ou colide, e bônus quando ultrapassa outro veículo ou completa mais rápido a corrida. O sistema ajusta seu comportamento baseando-se unicamente nessas pontuações recebidas após suas ações.

Na situação hipotética precedente, é caracterizado o aprendizado de máquina

A

passivo.

B

por transferência.

C

supervisionado.

D

não supervisionado.

E

por reforço.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3434130

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: BANRISUL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - BANRISUL - Técnico em Tecnologia da Informação II - Desenvolvimento de Software |

Q3434130 Engenharia de Software

De acordo com os conceitos que dão base à inteligência artificial (IA), existe uma entidade autônoma que se caracteriza por perceber seu ambiente através de sensores, atuar sobre esse ambiente por meio de atuadores, processar internamente dados percebidos e conhecimentos armazenados, e selecionar ações específicas que maximizam sua medida de desempenho esperada, conforme definido pela sequência de percepções e seu conhecimento interno. Essa entidade é definida na IA como

A

processo de decisão sequencial.

B

rede neural.

C

agente racional.

D

algoritmo evolutivo.

E

modelagem cognitiva.

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Q3420970

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SUSEP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SUSEP - Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados |

Q3420970 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

No DataMesh, os dados são tratados como produtos, e cada domínio é responsável por fornecer, manter e documentar seus próprios dados.

Certo

Errado

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Q3420967

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SUSEP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SUSEP - Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados |

Q3420967 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps.

Na implementação de MLOps, o monitoramento de modelos em produção deve centrar-se nas métricas de desempenho técnico como a latência, sendo a detecção de viés algorítmico uma preocupação restrita à fase de desenvolvimento do modelo.

Certo

Errado

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Q3420962

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SUSEP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SUSEP - Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados |

Q3420962 Engenharia de Software

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

Em validação cruzada k-fold, cada instância do conjunto de dados é utilizada uma única vez para teste, o que garante avaliação equilibrada.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3420959

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SUSEP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SUSEP - Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados |

Q3420959 Engenharia de Software

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No agrupamento hierárquico, ao contrário do k-means, não se exige especificação prévia do número de clusters.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Compare seu desempenho com quem faz o mesmo concurso. Ver concorrência

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Q3420957

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SUSEP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SUSEP - Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados |

Q3420957 Engenharia de Software

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.

Certo

Errado

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Q3409305

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - STM - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação |

Q3409305 Engenharia de Software

Texto associado

Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue o item subsequente.

Em uma rede neural artificial treinada por retropropagação, o objetivo principal do algoritmo durante o treinamento é aumentar o número de camadas ocultas até que a acurácia atinja 100%.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3407646

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - STM - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3407646 Engenharia de Software

Texto associado

Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).

Modelos de linguagem de grande escala, como os do tipo transformer, são treinados exclusivamente com base em regras sintáticas explícitas extraídas de dados linguísticos anotados manualmente, o que assegura maior controle semântico.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3407639

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - STM - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3407639 Engenharia de Software

Texto associado

Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).

Viés algorítmico pode ocorrer quando os dados utilizados no treinamento de um sistema de IA refletem desigualdades sociais, o que pode resultar em decisões discriminatórias automatizadas.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3402430

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: DPE-RO Prova: FGV - 2025 - DPE-RO - Analista Programador - Classe B |

Q3402430 Engenharia de Software

Em Inteligência Artificial existem diversos tipos de aprendizado sendo que cada um possui características e aplicações.
Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seguir.

I. No aprendizado não supervisionado, o agente aprende a partir de padrões na entrada, mesmo que nenhum feedback explícito tenha sido fornecido anteriormente, sendo empregadas como as técnicas mais comuns a regressão e a classificação.
II. No aprendizado acelerado, o agente usa grandes modelos de linguagens pré-existentes e aprende a partir de série de contribuições de uma rede semântica composta por conceitos, recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta no final da viagem dá ao agente uma indicação de que fez algo errado, cabe ao agente decidir quais das ações anteriores a contribuição foram mais responsáveis por ele.
III. No aprendizado supervisionado, o agente observa e analisa alguns pares de dados rotulados de entrada-saída como exemplo e aprende uma função que faz o mapeamento da entrada para a saída.

Está correto, o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

III, apenas.

D

I e II, apenas.

E

II e III, apenas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3375274

Ano: 2025 Banca: HCFMB - SP Órgão: HC-FMB Prova: HCFMB - SP - 2025 - HC-FMB - Analista de Tecnologia |

Q3375274 Engenharia de Software

O avanço da inteligência artificial (IA) tem provocado transformações significativas no campo da cibersegurança, tanto no desenvolvimento de soluções defensivas quanto na sofisticação das ameaças. Com base nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:

I. Técnicas de IA têm sido utilizadas para detectar padrões anômalos em redes e identificar ataques cibernéticos com maior precisão e em tempo real.
II. Cibercriminosos têm explorado a IA para automatizar ataques, criar malwares adaptativos e gerar conteúdos falsos mais convincentes, como deepfakes e e-mails de phishing.
III. A utilização de IA na cibersegurança eliminou completamente a necessidade de profissionais humanos na detecção e resposta a incidentes.

Assinale a alternativa correta:

A

Apenas I e II estão corretas

B

Apenas II e III estão corretas

C

Apenas I está correta

D

I, II e III estão corretas

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Q3375267

Ano: 2025 Banca: HCFMB - SP Órgão: HC-FMB Prova: HCFMB - SP - 2025 - HC-FMB - Analista de Tecnologia |

Q3375267 Engenharia de Software

Com relação à aplicação e aos fundamentos técnicos da Inteligência Artificial (IA), analise as afirmativas abaixo e assinale a alternativa correta:

A

Redes neurais convolucionais (CNNs) são mais indicadas para análise sequencial de dados temporais, como séries temporais financeiras ou sinais de sensores, devido à sua capacidade de manter o estado ao longo do tempo.

B

O aprendizado por reforço supervisionado é uma técnica em que o agente aprende com um conjunto rotulado de ações e recompensas, baseando-se estritamente em exemplos corretos fornecidos previamente.

C

Em modelos de linguagem natural baseados em transformadores, como o GPT, o mecanismo de atenção permite que o modelo atribua pesos iguais a todas as palavras do contexto, garantindo que nenhuma informação seja priorizada.

D

Em aprendizado não supervisionado, algoritmos como K-Means são utilizados para encontrar padrões ou agrupamentos em dados sem rótulos, permitindo a descoberta de estruturas ocultas sem conhecimento prévio.

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Q3350209

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TRT - 24ª REGIÃO (MS) Prova: FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação (Reaplicação) |

Q3350209 Engenharia de Software

A estagiária Mirella sabe que scikitlearn versão 1.6.1 oferece diversos algoritmos de aprendizado não supervisionado. No entanto, ela desconhece quais são os métodos de clusterização disponíveis no módulo sklearn.cluster.
Assinale a opção que contém apenas os nomes dos métodos de clusterização disponíveis no módulo.

A

Hdbscan e regressão logística.

B

Mean-shift e naive bayes.

C

Perceptron e optics.

D

Birch e k-means.

E

Dbscan e lasso.

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Q3339429

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: MPU Prova: FGV - 2025 - MPU - Analista do MPU - Perito em Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3339429 Engenharia de Software

O analista Jonas está desenvolvendo um Large Language Model (LLM) para ser utilizado nas soluções de inteligência artificial do MPU. Para isso, Jonas utilizou o modelo pré-treinado BERTimbau, mas observou que as respostas eram genéricas e não específicas para o domínio.
Para treinar um modelo pré-treinado adaptando-o às tarefas e aos conjuntos de dados específicos do domínio do MPU, Jonas deve realizar um(a):

A

overfitting;

B

regression;

C

discretization;

D

model fine-tuning;

E

feature engineering.

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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