Em relação a inteligência artificial, metodologias ágeis de desenvolvimento e teste de software, julgue o próximo item. 

Os sistemas de inteligência artificial dependem de algoritmos simples e fixos, ou seja, que não podem ser ajustados ou aprimorados ao longo do tempo. 

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e modelagem preditiva. 

O uso de algoritmos de clustering é mais adequado que o uso de algoritmos de regressão linear para prever a produção agrícola, pois eles são capazes de encontrar relações lineares entre as variáveis. 

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada random forest é baseado na criação de múltiplas árvores de decisão; cada árvore é construída a partir de uma amostra aleatória com reposição dos dados de treinamento. 

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

A gestão de dados envolve atividades relacionadas à coleta, ao armazenamento, à manutenção e ao uso de dados, para garantir que as informações estejam disponíveis e sejam precisas e seguras.

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada K-means é amplamente utilizado para a classificação de dados rotulados e predição de resultados futuros.

A respeito de inteligência artificial (IA) e de metodologias ágeis de desenvolvimento de software, julgue o item que se segue.

Graças ao aumento no desempenho de processamento e à análise de grandes volumes de dados, a IA já superou o desempenho humano em várias tarefas específicas, embora a criatividade ainda seja um desafio para a IA.

Julgue o item seguinte, relativo à ciência de dados.

O aprendizado de máquina não supervisionado utiliza algoritmos para analisar conjuntos de dados não rotulados, a fim de descobrir padrões ocultos sem necessidade de intervenção humana.

Acerca dos algoritmos de machine learning, deep learning, de técnicas de inteligência artificial generativa e LLM e dos softwares MAKER e Trinity, julgue o próximo item. 

LLM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado profundo, com treinamento em grandes quantidades de dados textuais, o que lhe permite reconhecer, traduzir, prever e gerar dados. 

Julgue o próximo item, relativo à avaliação de modelos.

A IA generativa é capaz de criar conteúdos novos, como textos, imagens, músicas e vídeos, além de resolver problemas inéditos com base em conhecimentos prévios, permitindo gerar novos artefatos realistas em escala, sem repeti-los.

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.

O monitoramento contínuo em MLOps é utilizado para identificar desvios de desempenho de modelos em produção, incluindo mudanças na distribuição de dados usados em comparação a dados de treinamento. 

Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.

Em uma rede adversária generativa (GAN), o gerador cria dados e o discriminador avalia se esses dados pertencem ao conjunto de treinamento real.

Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.

O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas. 

O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.