Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 15

Q3331328

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331328 Engenharia de Software

Sobre as redes neurais convolucionais, é correto afirmar que:

A

a rede VGG16 foi originalmente treinada no famoso conjunto de imagens chamado MNIST que contém 60.000 dígitos de 0 a 9 escritos a mão.

B

quando usadas como classificadores de imagens são suscetíveis de serem enganadas ajustando os valores dos pixels em pequenas quantidades que são imperceptíveis para um observador humano.

C

os filtros são operações que permitem que as convoluções sejam invariantes translacionalmente ou invariantes ao deslocamento.

D

o processo de cercar as imagens com anéis de zeros para que o filtro possa ser deslizado sobre cada elemento de entrada é chamado de pooling.

E

podemos reduzir as dimensões de um tensor usando downsampling através de pooling, mas é impossível aumentar as dimensões de um tensor.

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Q3331327

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331327 Engenharia de Software

Sobre os autoencoders, podemos dizer que:

A

não podem ser utilizados em conjuntos de dados ruidosos.

B

autoencoders variacionais são determinísticos.

C

aprendem a representar um conjunto de entradas em variáveis latentes.

D

há mais variáveis latentes que entradas.

E

não há perda de informação na codificação.

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Q3331325

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331325 Engenharia de Software

São desafios do processo de agrupamento de dados, EXCETO:

A

visualização do agrupamento resultante.

B

sensibilidade do resultados às condições iniciais.

C

escalabilidade para grandes conjuntos de dados.

D

determinação do número ideal de clusters.

E

avaliando o desempenho conhecimento dos rótulos das instâncias.

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Q3331321

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331321 Engenharia de Software

Recentemente muito tem sido discutido em relação à interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. Eles têm sido comparados a caixas-pretas,pois, embora venham apresentando resultados impressionantes com sua acurácia, não se tem muitas vezes ideia do que acontece dentro deles. Em outras palavras, as previsões são úteis e precisas, mas não se sabe como elas foram feitas e quais atributos ou fatores podem ter maior influência nos resultados.
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:

A

Máquinas de vetores de suporte.

B

Análise de componentes principais.

C

Floresta aleatória.

D

Árvore de Decisão.

E

Naive-Bayes.

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Q3331319

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331319 Engenharia de Software

Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de classificadores treinados em dados levemente diferentes e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada um deles realiza a classificação e escolhemos a classe mais votada como resultado. É correto afirmar que contém apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a confiabilidade nas previsões segundo essa ideia:

A

votação, sampling, random forests.

B

votação, sampling, boosting.

C

bagging, boosting e PCA.

D

random forests, PCA e boosting.

E

bagging, random forests e boosting.

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Q3331318

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331318 Engenharia de Software

“Sua estrutura básica é organizada em camadas. Neurônios em cada camada podem se comunicar com os neurônios da camada anterior e da próxima. É o formato desta estrutura que resulta no nome aprendizado profundo.” (Andrew Glassner)

Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:

A

os neurônios artificiais.

B

as camadas de computação.

C

as entradas da rede.

D

as saídas da rede.

E

os parâmetros da rede.

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Q3331316

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331316 Engenharia de Software

Sobre a função de ativação de redes neurais, é CORRETO afirmar que:

A

Step, ReLU, Adam, Sigmoid, tanh e sigmoid são exemplos de funções de ativação.

B

é recomendável aplicar funções diferentes a cada neurônio da camada.

C

é sempre linear, ou seja, pode ser descrita em termos de adições e multiplicações.

D

é uma função que transforma a saída de um neurônio em um novo valor.

E

é recomendável usar a função sigmoid em camadas ocultas.

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Q3331314

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331314 Engenharia de Software

Observe as afirmativas a seguir, em relação a seleção de atributos para algoritmos de aprendizado de máquina:

I. Se temos atributos na base de dados que sejam redundantes, irrelevantes ou inúteis, devemos eliminá-los.
II. Podemos eliminar atributos que contribuem muito pouco na construção de um modelo como os que tem um mesmo valor na grande maioria das instâncias.
III. Os atributos removidos do conjunto de treinamento devem ser também removidos do conjunto de testes.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:

A

apenas I está correta.

B

apenas I e II estão corretas.

C

apenas I e III estão corretas.

D

apenas II e III estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331214

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331214 Engenharia de Software

Para avaliar o erro de generalização de um classificador, são empregadas várias técnicas de validação. Uma delas divide o conjunto de teste em k segmentos, utilizando, em cada iteração, um segmento diferente para validação e os demais para treinamento. Outra técnica consiste em treinar o modelo com o conjunto completo, excluindo apenas um elemento, que é então usado para teste, e repetindo este processo para cada um dos elementos. Essas metodologias são reconhecidas na comunidade científica por nomes específicos. Neste contexto, são métodos de validação os abaixo relacionados, EXCETO:

A

k-fold cross validation.

B

leave-one-out.

C

bootstrapping.

D

hold-out.

E

split testing.

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Q3268328

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: Prefeitura de Itaguara - MG Prova: Instituto Access - 2024 - Prefeitura de Itaguara - MG - Fiscal de Vigilância Sanitária |

Q3268328 Engenharia de Software

Nos últimos dois anos, a Inteligência Artificial (IA) ganhou grande relevância no Brasil, especialmente em setores como segurança pública e saúde. Qual é um dos principais desafios enfrentados na implementação da IA no país?

A

A impossibilidade de IA funcionar em ambientes de alta complexidade urbana.

B

A falta de interesse do governo em regular essa tecnologia.

C

A ausência de mão de obra qualificada para desenvolver soluções baseadas em IA.

D

A aceitação pública e a confiança irrestrita nessas tecnologias.

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Q3260826

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: EPE Prova: FGV - 2024 - EPE - Analista de Pesquisa Energética (Meio Ambiente / Geoprocessamento Meio Físico) |

Q3260826 Engenharia de Software

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.

Isso indica um(a)

A

underfitting, já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste.

B

overfitting, já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento.

C

normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados.

D

escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste.

E

falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.

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Q3172898

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172898 Engenharia de Software

Assinale a alternativa correta sobre a importância da criação de prompts detalhados para obter resultados úteis de uma Inteligência Artificial (IA) generativa.

A

Prompts detalhados ajudam a IA generativa a prever a melhor saída com base em treinamentos anteriores, gerando resultados mais precisos e relevantes

B

Prompts detalhados são importantes para garantir que a IA generativa opere com maior velocidade, reduzindo o tempo de resposta

C

Prompts detalhados são necessários para a IA generativa realizar análises estatísticas complexas e otimizar seus modelos de linguagem

D

Prompts detalhados são utilizados para atualizar os modelos de machine learning da IA generativa com novos dados de treinamento

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Q3172897

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172897 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta o papel de um prompt na interação com a inteligência artificial (IA) generativa.

A

Um prompt é um conjunto de algoritmos usados para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa

B

Um prompt é um texto em linguagem natural que orienta a IA generativa a executar uma tarefa específica, gerando novos conteúdos com base em modelos de machine learning pré-treinados

C

Um prompt é uma interface de usuário que facilita a comunicação entre humanos e sistemas de IA generativa sem a necessidade de linguagem natural

D

Um prompt é um mecanismo de armazenamento de dados que armazena informações geradas por modelos de IA para posterior análise

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Q3172896

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172896 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta a principal função da engenharia de prompt no contexto da inteligência artificial (IA) generativa.

A

A engenharia de prompt visa desenvolver novos algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa

B

A engenharia de prompt é responsável por criar instruções detalhadas e formatos específicos que orientam a IA generativa para gerar resultados relevantes e de alta qualidade

C

A engenharia de prompt foca em implementar soluções de hardware para melhorar a performance da IA generativa em termos de processamento

D

A engenharia de prompt trata da integração de diferentes plataformas de IA generativa para maximizar a eficiência na execução de tarefas

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Q3172895

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172895 Engenharia de Software

Analise a citação, que trata de uma categoria de Inteligência Artificial (IA):
“[...] acredita que um dia será possível recriar máquinas capazes de pensar, criar e exibir comportamento inteligente nos moldes humanos, a partir da criação de algoritmos cognitivos que possam executar em computadores [...]” (SILVA et al., 2018, p.17).
Assinale a alternativa que apresenta esta categoria de IA.

A

Hiperinteligência

B

Superinteligência

C

Inteligência artificial fraca

D

Inteligência artificial forte

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Q3172894

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172894 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta como a estatística é aplicada no contexto da inteligência artificial e quais são os desafios enfrentados na Era do Big Data.

A

A estatística, combinada com machine learning e deep learning, ajuda a enfrentar desafios e oportunidades da Era Big Data, como a Indústria 4.0 e a Internet das Coisas (IoT)

B

A estatística é utilizada apenas para a coleta de dados em inteligência artificial, sem relação com machine learning

C

Na Era Big Data, a estatística é aplicada unicamente na análise de dados, sem uso em deep learning

D

A estatística e a inteligência artificial são independentes e não se complementam na resolução de problemas complexos

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Q3172893

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3172893 Engenharia de Software

Assinale a alternativa que apresenta qual foi o ponto de partida para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) e como ela evoluiu ao longo das décadas.

A

O desenvolvimento da IA começou na década de 1960 com a criação de redes neurais

B

A IA surgiu em 1980, com a criação de sistemas capazes de raciocinar como humanos

C

O projeto Dartmouth, em 1950, foi o marco inicial da IA, e ao longo das décadas, o estudo das redes neurais se tornou uma base fundamental para o desenvolvimento da IA

D

A IA começou na década de 1990 com a criação dos primeiros computadores de grande porte

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Q3171847

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3171847 Engenharia de Software

A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming: um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste (overfitting). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo

A

é simples demais e não consegue capturar as complexidades dos dados. A curva ROC compara a acurácia geral do modelo de classificação, enquanto o MAE avalia o desempenho: quanto maior o MAE, melhor é o desempenho do modelo. Para resolver o problema de sobreajuste, deve-se aumentar o número de variáveis no modelo.

B

generaliza excessivamente para dados novos e não consegue se adequar aos dados do treinamento. A curva ROC é capaz de calcular o desempenho do modelo por meio da média entre verdadeiros positivos (especificidade) e falsos positivos (sensibilidade). O MAE é uma métrica de erro quadrático médio que pode ser usada para melhorar o desempenho do modelo. Para eliminar o sobreajuste, deve-se aplicar a técnica de balanceamento de dados conhecida como avaliação cruzada.

C

aprende os padrões específicos do conjunto de treinamento, fornecendo previsões precisas para estes dados, mas com baixo desempenho em novos dados. A curva ROC avalia a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos negativos, enquanto o MAE mede o desvio médio absoluto entre os valores previstos e os reais. Para mitigar o sobreajuste, técnicas como regularização e parada antecipada podem ser usadas.

D

aprende as características gerais do conjunto de treinamento, generalizando bem para dados novos. A curva ROC mede a precisão de um modelo de classificação e o MAE mede a precisão de um modelo de regressão.Para reduzir o sobreajuste, deve-se aumentar a complexidade do modelo.

E

não consegue aprender os padrões do conjunto de treinamento. A curva ROC mostra a relação entre a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros negativos, enquanto o MAE mede a diferença entre a previsão mais provável e o valor real. Para reduzir o sobreajuste, deve-se remover os dados desbalanceados do conjunto de treinamento.

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Q3171155

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171155 Engenharia de Software

Chatbots são bots que conversam em linguagem natural, como o A.L.I.C.E. De todas as categorias de bots, o chatbot é provavelmente a mais antiga, sendo Eliza normalmente reconhecida como o primeiro do mundo. Com relação aos chatbots, assinale a alternativa que apresenta qual assistente pessoal de IA foi lançado em 2011 e ajudou a popularizar os chatbots.

A

Google Now

B

Alexa

C

Cortana

D

Siri

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Q3171154

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171154 Engenharia de Software

Analise a afirmação a seguir:
“______ são uma das categorias mais importantes de robôs, pois permitem interação e acesso a funções computacionais por meio da linguagem natural, que é uma das maneiras mais simples e rápidas para os seres humanos se comunicarem, especialmente na dimensão oral.”(GABRIEL, 2022, p. 93-94).
Diante da afirmação acima, assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna.

A

AutoRobots

B

Messengers

C

Chatbots

D

Intelligent Applications

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Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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