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

Q2557063

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEPLAG-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEPLAG-CE - Analista de Gestão Pública - Área de Atuação: Ciência da Computação |

Q2557063 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

RPA é o processo pelo qual um bot usa uma combinação de automação, visão computacional e aprendizado de máquina para automatizar tarefas repetitivas e de alto volume, baseadas em regras e acionadas por gatilhos.

Certo

Errado

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Q2557062

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEPLAG-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEPLAG-CE - Analista de Gestão Pública - Área de Atuação: Ciência da Computação |

Q2557062 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

O objetivo da implementação de RPA nos chatbots é reduzir cada vez mais a intervenção humana, o que pode garantir agilidade e comodidade ao consumidor na hora de esclarecer suas dúvidas.

Certo

Errado

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Q2541967

Ano: 2024 Banca: IBADE Órgão: PRODEST-ES Prova: IBADE - 2024 - PRODEST-ES - Analista de Tecnologia da Informação - Infraestrututa de TIC |

Q2541967 Engenharia de Software

O aprendizado de máquina teve seus fundamentos baseados em dois métodos conhecidos como:

A

regressão linear e regressão logística;

B

análise fatorial exploratória e análise de agrupamento;

C

modelos de árvore e estimação de máxima verossimilhança;

D

bootstrap e regressão logística;

E

bagging e boosting.

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Q2536568

Ano: 2024 Banca: ACAFE Órgão: CELESC Prova: ACAFE - 2024 - CELESC - Administrador |

Q2536568 Engenharia de Software

Uma empresa de marketing digital está explorando o uso de inteligência artificial (IA) generativa para melhorar suas campanhas publicitárias. A equipe está discutindo como essa tecnologia pode ser utilizada para criar conteúdo personalizado e interativo para seus clientes, além de otimizar o processo criativo, economizando tempo e recursos. Assinale a alternativa CORRETA, que traz a aplicação da IA generativa mais adequada para uma empresa de marketing digital que deseja melhorar suas campanhas publicitárias.

A

Usar IA generativa para produzir e-mails de marketing altamente personalizados e segmentados.

B

Utilizar IA generativa para criar estratégias de SEO (Search Engine Optimization) personalizadas.

C

Implementar IA generativa para gerenciar o atendimento ao cliente via chatbots.

D

Aplicar IA generativa para automatizar processos de recrutamento e seleção de novos funcionários.

E

Empregar IA generativa para desenvolver softwares de contabilidade interna.

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Q2534606

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: MF Prova: FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |

Q2534606 Engenharia de Software

Em um projeto de pesquisa avançado na área de reabilitação física, uma equipe multidisciplinar está desenvolvendo uma solução inovadora baseada em Visão Computacional e IA para auxiliar na recuperação de pacientes que sofreram lesões musculoesqueléticas.
A tecnologia precisa capturar e analisar os movimentos do corpo humano, avaliando a execução correta dos exercícios e sugerindo ajustes para garantir a eficácia da reabilitação. A tecnologia deve, ainda, ser capaz de interpretar a complexidade dos movimentos humanos, identificando posições e partes específicas do corpo e garantindo que os pacientes mantenham a postura adequada durante toda a sessão de exercícios.
Com base nessas informações, assinale a técnica de visão computacional e Inteligência Artificial fundamental para o desenvolvimento desse sistema.

A

Estimativa de Pose (Pose Estimation).

B

Detecção de Objeto (Object Detection).

C

Reconhecimento de Atividade (Activity Recognition).

D

Structure from Motion (SfM).

E

Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM).

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Q2534604

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: MF Prova: FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |

Q2534604 Engenharia de Software

No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês RetrievalAugmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa.
O objetivo principal dessa técnica é

A

facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas.

B

diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade.

C

aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais.

D

integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto.

E

enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.

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Q2534596

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: MF Prova: FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |

Q2534596 Engenharia de Software

Na trajetória evolutiva da Inteligência Artificial (IA), diversos marcos e transições têm delineado seu progresso e desafios. Nesse contexto, avalie se as afirmativas a seguir, que destacam momentos críticos na história da IA, são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Os Invernos da IA representam períodos de avanço tecnológico acelerado e investimento maciço em pesquisa de IA, marcados pela rápida adoção de tecnologias de IA em diversos setores sem qualquer ceticismo ou crítica.
( ) Introduzida em 2012, AlexNet é uma rede neural convolucional que competiu no desafio ImageNet, marcando um ponto de inflexão significativo para o campo do Deep Learning ao demonstrar a capacidade das redes neurais profundas em tarefas de visão computacional.
( ) O aprendizado de máquina (Machine Learning) foi abandonado nos anos 90 e 2000 devido à falta de progresso teórico e prático, com a comunidade de IA se movendo unicamente para o estudo teórico da computação.
( ) O lançamento do GPT-3 pela OpenAI representou um avanço substancial na geração automática de texto, oferecendo capacidades impressionantes de geração de linguagem natural e abrindo novas possibilidades para a aplicação de IA em diversos domínios.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – F – V.

B

V – F – V – F.

C

F – F – F – V.

D

F – V – F – V.

E

F – F – V – F.

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Q2524568

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524568 Engenharia de Software

A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um campo da inteligência artificial que se concentra na capacidade de criar novos conteúdos e ideias de forma autônoma. Em vez de simplesmente responder a comandos ou fornecer respostas predefinidas, uma IA generativa tem a capacidade de gerar conteúdos originais em uma variedade de formas, como texto, imagens, áudio e vídeo.
São exemplos de categorias amplas de modelos de IA generativa

A

Autocodificadores variacionais e Multilayer Perceptrons.

B

Transformadores e Algoritmos de retropropagação.

C

Autocodificadores variacionais e Redes Adversariais.

D

Algoritmos de retropropagação e ChatGPT.

E

Gemini e Multilayer Perceptrons.

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Q2524566

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524566 Engenharia de Software

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área de estudo dedicada à pesquisa e desenvolvimento de métodos e sistemas que visam compreender e processar a linguagem humana por meio de computadores.
São paradigmas de PLN:

A

Neural e Simbólico.

B

Neural e Regressivo.

C

Estatístico e Sentimental.

D

Neural e Sentimental.

E

Simbólico e Sentimental.

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Q2524564

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524564 Engenharia de Software

Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios.
Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados

A

exploram a detecção de outliers, enquanto modelos não supervisionados usam dados representados em formatos como XML ou JSON para treinamento..

B

geralmente têm menos tendência ao overfitting do que modelos não supervisionados.

C

requerem dados rotulados para treinamento, enquanto modelos não supervisionados podem funcionar com dados não rotulados.

D

são mais adequados para tarefas de análise exploratória de dados, enquanto modelos não supervisionados são mais adequados para previsão de séries temporais.

E

são usados apenas para classificação, enquanto modelos não supervisionados são usados apenas para agrupamento.

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Q2522694

Ano: 2024 Banca: Quadrix Órgão: CRMV-SE Provas: Quadrix - 2024 - CRMV-SE - Advogado | Quadrix - 2024 - CRMV-SE - Contador |

Q2522694 Engenharia de Software

Texto associado

Nas questões que avaliem conhecimentos de informática, a menos que seja explicitamente informado o contrário, considere que: todos os programas mencionados estejam em configuração‑padrão, em português; o mouse esteja configurado para pessoas destras; expressões como clicar, clique simples e clique duplo refiram‑se a cliques com o botão esquerdo do mouse; e teclar corresponda à operação de pressionar uma tecla e, rapidamente, liberá‑la, acionando‑a apenas uma vez. Considere também que não haja restrições de proteção, de funcionamento e de uso em relação aos programas, arquivos, diretórios, recursos e equipamentos mencionados.

Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado em aprendizado de máquina.

A

Aprendizado supervisionado e não supervisionado são termos intercambiáveis, sem diferenças significativas.

B

O aprendizado supervisionado requer um conjunto de dados de treinamento rotulado, enquanto o aprendizado não supervisionado não utiliza rótulos.

C

No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados sem um conjunto de dados específico, enquanto no aprendizado não supervisionado, um conjunto de dados de treinamento é obrigatório.

D

O aprendizado supervisionado é utilizado apenas para classificação, enquanto o aprendizado não supervisionado é aplicado apenas em problemas de regressão.

E

O aprendizado supervisionado e não supervisionado são conceitos desatualizados e não mais são relevantes em aprendizado de máquina moderno.

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Q2518307

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518307 Engenharia de Software

Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de neurônios.

Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.

1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

A

2 – 1 – 3 – 4.

B

3 – 1 – 4 – 2.

C

1 – 2 – 3 – 4.

D

2 – 1 – 4 – 3.

E

1 – 2 – 4 – 3.

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Q2518306

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518306 Engenharia de Software

Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de treinamento.

Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.

A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de

A

Supertraining.

B

Underfitting.

C

Overfitting.

D

Reinforcement Learning.

E

Kerneling.

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Q2517643

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517643 Engenharia de Software

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

A

linear;

B

ReLU;

C

sigmoide;

D

softmax;

E

softplus.

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Q2517621

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517621 Engenharia de Software

A abordagem que garante uma exploração completa das combinações de hiperparâmetros na identificação da configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina é a:

A

realização de uma Grid Search, explorando sistematicamente os valores de hiperparâmetros predefinidos para identificar a combinação ideal para maximizar o desempenho do modelo;

B

utilização de uma Busca Aleatória, amostrando aleatoriamente o espaço de hiperparâmetros, oferecendo uma abordagem mais eficiente para o ajuste de hiperparâmetros em comparação com os métodos exaustivos;

C

implementação de uma Validação Cruzada K-fold, particionando o conjunto de dados em K subconjuntos para treinar e avaliar iterativamente o modelo, fornecendo uma avaliação robusta de seu desempenho de generalização;

D

aplicação de métodos Ensemble, combinando vários modelos para aproveitar suas diversas forças, visando a melhorar o desempenho geral, particularmente quando os modelos individuais apresentam diferentes tipos de erros;

E

utilização de uma Feature Scaling, normalizando a escala das características de entrada para garantir comparações justas entre diferentes variáveis, o que é particularmente benéfico para algoritmos sensíveis a diferenças de escala.

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Q2517620

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517620 Engenharia de Software

Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente, conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que desaparece.

A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):

A

o recorte de gradiente;

B

as células de memória com mecanismos de gating;

C

os mecanismos de atenção;

D

as conexões de salto;

E

as camadas de Max-pooling.

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Q2517618

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517618 Engenharia de Software

Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”, “cachorro”, “pássaro”, etc.).

Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:

A

garante que a rede neural generalize bem para dados não vistos, prevenindo o sobreajuste;

B

ajusta os pesos dos neurônios ocultos para minimizar o erro de classificação durante o treinamento;

C

mapeia as características aprendidas para rótulos de classe específicos com base em padrões aprendidos;

D

realiza a extração de características aprendendo representações hierárquicas a partir de valores de pixel brutos;

E

calcula a soma ponderada das características de entrada e aplica uma função de ativação para produzir probabilidades de classe.

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Q2515935

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |

Q2515935 Engenharia de Software

O resultado da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um modelo que será usado para realizar predições. Quanto melhor o modelo gerado, mais precisas serão as predições.

A precisão ou a acurácia de um modelo de Aprendizado de Máquina é medida por meio do método:

A

regressão;

B

treino e teste;

C

matriz de confusão;

D

aprendizagem por reforço;

E

bagging (Bootstrap Aggregating).

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Q2511973

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511973 Engenharia de Software

No contexto da Inteligência Artificial (IA), assinale a opção que define corretamente o termo “explicabilidade da IA” ou “Inteligência Artificial explicável” e indica por que ele é importante para a regulação do tema.

A

Representa a capacidade de uma IA de realizar tarefas sem quaisquer ações e intervenções humanas. Com base em processos algorítmicos, a IA vem ganhando autonomia decisória e mostrando-se consciente sobre o desenvolvimento das novas tecnologias.

B

Representa a habilidade de uma IA de explicar suas decisões em termos tecnicamente compreensíveis, a partir de uma única linguagem desenvolvida por campos neurais.

C

Representa um conjunto de técnicas de aprendizado de máquina que permite que os usuários humanos entendam, possam confiar e gerenciem com eficácia a geração emergente de parceiros com inteligência artificial.

D

Representa a precisão de uma IA em prever resultados baseados em dados qualitativos e quantitativos.

E

Representa a capacidade de uma IA de passar no Teste de Turing, sendo essencial para sua aceitação social.

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Q2511953

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511953 Engenharia de Software

Acerca do uso de inteligência artificial (IA) pelos tribunais, temos experiências bem-sucedidas no Brasil, as quais mostram a relevância da tecnologia para a melhoria da eficiência de atividades. Seu uso é bastante promissor nas cortes e deverá auxiliar em mecanismos de acesso à justiça. Sobre o ponto, assinale a alternativa mais adequada.

A

A IA deve ser usada como fonte principal no desenvolvimento da fundamentação de decisões judiciais de mérito.

B

A IA pode ser usada como ferramenta auxiliar, a depender do caso, em decisões e na análise de petições, devendo como regra haver transparência acerca do seu uso.

C

A IA deve substituir servidores e juízes leigos na produção de decisões interlocutórias em Juizados Especiais Cíveis.

D

A IA não tem capacidade para entender normas jurídicas e sua aplicação aos fatos sociais. Portanto, não deve ser usada de qualquer modo em decisões judiciais e serviços jurídicos.

E

A IA não deve ser usada na aplicação de modelos estatísticos voltados à compreensão dos processos e fatos jurídicos.

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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