Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 8

Q3217185

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Qualquer Área de Formação (Suporte à Gestão, Estratégia e Governança) |

Q3217185 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, referente a algoritmos de aprendizado de máquina.

O Naive Bayes, algoritmo de classificação probabilística eficiente no uso de dados categóricos, é indicado para aplicações de classificação de texto, tais como filtragem de spams e classificação de textos.

Certo

Errado

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Q3216520

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRT - 6ª Região (PE) Prova: FCC - 2025 - TRT - 6ª Região (PE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3216520 Engenharia de Software

Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a relevância e coerência do conteúdo. Para ajustar o desempenho do modelo e evitar problemas como alucinações e vieses, eles optaram por

A

reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.

B

usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.

C

utilizar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.

D

implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.

E

aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.

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Q3216518

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRT - 6ª Região (PE) Prova: FCC - 2025 - TRT - 6ª Região (PE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3216518 Engenharia de Software

Em um pipeline MLOps, varias etapas são seguidas para o desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos de Machine Learning. Com relação a este processo, especialmente considerando o uso de redes neurais transformer e suas características, as fases e procedimentos técnicos envolvidos no ciclo completo de MLOps são assim descritos:

A

No pipeline MLOps, as redes neurais transformer são aplicadas na fase de Design para realizar Feature Engineering e tuning de parâmetros. Na fase de Operações, implementase o modelo em produção através de pipelines automatizados, e, por fim, a fase Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao monitoramento de dados de produção.

B

No ciclo MLOps, os modelos transformer são implementados diretamente na fase de Operações para otimização em produção. A fase de Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao versionamento de dados e modelos e, na fase de Design, é realizado o monitoramento de desempenho do modelo e a coleta de dados para retreino futuro.

C

O pipeline MLOps começa com a fase de Operações, na qual são definidos os requisitos técnicos e estes são alinhados com os requisitos de negócio. Em seguida, na fase de Experimentação e Desenvolvimento, o modelo é colocado em produção utilizando práticas de CI/CD. A etapa final, Design, foca na criação de embeddings e ajuste de hiperparâmetros.

D

O ciclo de MLOps começa com a fase de Design, na qual são definidos os requisitos e alinhadas as necessidades de negócio. Na fase de Experimentação e Desenvolvimento, ocorre a construção do modelo, aplicação de Feature Engineering e tuning de parâmetros, podendo ser utilizadas redes neurais transformer para processar dados sequenciais com atenção contextual. Na etapa de Operações, o modelo é colocado em produção com pipelines de CI/CD e monitorado para ajuste continuo.

E

Durante a fase de Experimentação e Desenvolvimento, o alinhamento dos requisitos de negócio e os requisitos técnicos do modelo são realizados. Na fase de Design, faz-se o deploy do modelo com CI/CD, enquanto a fase de Operações se concentra em treinar modelos transformer com autoatenção para ajuste contextual.

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Q3210738

Q3210738 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, referente ao Microsoft Office 365, a redes de computadores, à segurança da informação e à inteligência artificial.

Aprendizado de máquina (machine learning) é o processo de treinar um modelo para identificar padrões e fazer previsões ou gerar novos conteúdos com base nas informações processadas.

Certo

Errado

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Q3209976

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Operações |

Q3209976 Engenharia de Software

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

Uma IA generativa cujo aprendizado é realizado a partir da distribuição de probabilidade conjunta p(x,y), em que x é o dado de entrada e y é o rótulo que se queira classificar, pode gerar mais amostras por si só artificialmente, com base em suposições a respeito da distribuição de dados.

Certo

Errado

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Q3209974

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Operações |

Q3209974 Engenharia de Software

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

Para aplicações do mundo real, como geração de imagens, as distribuições são extremamente complexas, e o aprendizado profundo não conseguiu melhorar o desempenho dos modelos generativos, por isso se tem optado por investir em uma classe importante de modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) autorregressivos baseados em transformadores.

Certo

Errado

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Q3209973

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Operações |

Q3209973 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativos a redes neurais artificiais.

Uma rede neural feedforward se distingue das demais pela presença de uma ou mais camadas ocultas, cujos nós de computação são chamados de neurônios ocultos ou unidades ocultas, devido ao fato de que essa parte da rede neural não é vista diretamente da entrada ou saída da rede.

Certo

Errado

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Q3209972

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Operações |

Q3209972 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativos a redes neurais artificiais.

Os nós de origem na camada de entrada da rede neural, isto é, na primeira camada oculta, fornecem os respectivos elementos do padrão de ativação (vetor de entrada), que constituem os sinais de entrada aplicados aos neurônios (nós de computação) na segunda camada.

Certo

Errado

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Q3209971

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Operações |

Q3209971 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativos a redes neurais artificiais.

Nas redes neurais multicamadas, quando se aumenta significativamente a dimensão da rede neural, o esforço computacional para sua implementação tem um aumento insignificante.

Certo

Errado

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Q3209725

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209725 Engenharia de Software

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.

O deep learning elimina completamente a necessidade de pré-processamento de dados, pois as redes neurais são capazes de aprender todas as características automaticamente.

Certo

Errado

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Q3209723

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209723 Engenharia de Software

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.

O uso de GPUs e TPUs acelera os cálculos necessários para operações matriciais e retropropagação em modelos de deep learning.

Certo

Errado

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Q3209722

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209722 Engenharia de Software

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.

A única maneira de se evitar o underfitting em um modelo de machine learning é reduzir a quantidade de dados de entrada, pois isso impede que o modelo fique sobrecarregado de informações irrelevantes.

Certo

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Q3209721

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209721 Engenharia de Software

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.

O overfitting ocorre quando um modelo de machine learning tem alta precisão nos dados de treinamento, mas apresenta desempenho significativamente pior em novos dados.

Certo

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Q3209702

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209702 Engenharia de Software

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

O ChatGPT e o DeepSeek são plataformas de IA generativas baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) e o princípio tecnológico dessas plataformas é a arquitetura transformer, que ajuda o modelo a aprender as relações entre palavras e frases em longos trechos de texto.

Certo

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Q3209696

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209696 Engenharia de Software

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

Um prompt é um conjunto de instruções que o modelo generativo utiliza para prever a resposta desejada.

Certo

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Q3209693

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209693 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativo a redes neurais artificiais.

Uma rede neural feedforward se distingue das demais pela presença de uma ou mais camadas ocultas, cujos nós de computação são chamados de neurônios ocultos ou unidades ocultas, devido ao fato de que essa parte da rede neural não é vista diretamente da entrada ou saída da rede.

Certo

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Q3209692

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |

Q3209692 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativo a redes neurais artificiais.

Nas redes neurais multicamadas, quando se aumenta significativamente a dimensão da rede neural, o esforço computacional para sua implementação tem um aumento insignificante.

Certo

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Q3208410

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUNPRESP-EXE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUNPRESP-EXE - Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação |

Q3208410 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning.

A biblioteca Scikit-learn é amplamente utilizada para aprendizado de máquina em Python, mas não é especializada em processamento de linguagem natural nem oferece suporte robusto para redes neurais profundas.

Certo

Errado

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Q3188258

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188258 Engenharia de Software

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens.
Sobre as características e as arquiteturas das CNNs, avalie as afirmativas a seguir.

I. Uma camada que compõe uma CNN é a camada convolucional. Nela ocorre a subamostragem da imagem, com o objetivo de se diminuir a carga computacional, o uso de memória e o número de parâmetros necessários.
II. LeNet-5, AlexNet e ResNet são exemplos de arquiteturas CNN.
III. A arquitetura de uma CNN é composta exclusivamente por camadas convolucionais e camadas de pooling.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I e III, apenas.

E

II e III, apenas

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Q3188256

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188256 Engenharia de Software

Marcelo, auditor especializado em Análise de Dados, está estudando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para a detecção de fraudes em contas públicas. Como parte de seus experimentos, ele dividiu seu conjunto de dados em treinamento e teste. Após treinar um modelo, percebeu que os resultados apresentavam indícios de underfitting.
O underfitting ocorre

A

quando o modelo se ajuste bem ao conjunto de treinamento, mas acaba por capturar não apenas os padrões, mas também os ruídos, comprometendo sua capacidade de generalização.

B

apenas quando o conjunto de treinamento não contém exemplos de todas as classes, prejudicando o desempenho do modelo em classes minoritárias.

C

quando o modelo não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados do conjunto de treinamento, resultando em um desempenho insuficiente.

D

quando a taxa de aprendizado do modelo é muito baixa, prolongando por exemplo o tempo necessário para que o modelo convirja.

E

quando o modelo apresenta uma complexidade muito maior do que o necessário, levando por exemplo ao uso ineficiente de recursos computacionais.

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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