Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores da economia e sociedade, possibilitando a automação de tarefas complexas, a análise de grandes volumes de dados e a tomada de decisões mais rápidas e precisas. Modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e redes neurais são algumas das principais tecnologias que impulsionam a IA, permitindo que sistemas sejam treinados para identificar padrões, prever comportamentos e melhorar suas capacidades com base em novas informações. O avanço da IA, combinado com outras inovações tecnológicas como a computação em nuvem e a internet das coisas (IoT), está moldando o futuro de indústrias como saúde, transporte e finanças.
Julgue o item a seguir, a respeito do texto acima:
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores da economia e sociedade, possibilitando a automação de tarefas complexas, a análise de grandes volumes de dados e a tomada de decisões mais rápidas e precisas. Modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e redes neurais são algumas das principais tecnologias que impulsionam a IA, permitindo que sistemas sejam treinados para identificar padrões, prever comportamentos e melhorar suas capacidades com base em novas informações. O avanço da IA, combinado com outras inovações tecnológicas como a computação em nuvem e a internet das coisas (IoT), está moldando o futuro de indústrias como saúde, transporte e finanças.
Julgue o item a seguir, a respeito do texto acima:
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores da economia e sociedade, possibilitando a automação de tarefas complexas, a análise de grandes volumes de dados e a tomada de decisões mais rápidas e precisas. Modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e redes neurais são algumas das principais tecnologias que impulsionam a IA, permitindo que sistemas sejam treinados para identificar padrões, prever comportamentos e melhorar suas capacidades com base em novas informações. O avanço da IA, combinado com outras inovações tecnológicas como a computação em nuvem e a internet das coisas (IoT), está moldando o futuro de indústrias como saúde, transporte e finanças.
Julgue o item a seguir, a respeito do texto acima:
Nesse contexto, identificamos que o método SVM
Uma das características da validação cruzada com k conjuntos é que esse método
Em relação ao ajuste e validação de modelos em aprendizado de máquina, um modelo sofre overfitting quando
Dada a escolha de um número k de componentes principais e um conjunto de dados X com cinco variáveis A, B, C, D e E, o PCA
O conceito que está mais diretamente relacionado ao desenvolvimento de sistemas que aprendem com os dados e melhoram seu desempenho ao longo do tempo é o de
A técnica apropriada na otimização de hiperparâmetros para um modelo de aprendizado supervisionado, considerando tanto a eficiência quanto a eficácia é a
Na redução de dimensionalidade em PLN, a técnica utilizada é chamada
Assinale a opção que descreve corretamente uma diferença fundamental entre técnicas de agrupamento e técnicas de classificação.
Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que utilizam um modelo matemático inspirado no neurônio biológico, obtendo aprendizado pela experiência. Encontra aplicações em visão computacional, automação residencial e industrial, robótica, microeletrônica, entre outros. A respeito de redes neurais MLP (Multi-layer Perceptron), analise as afirmativas:
I. Os parâmetros a serem definidos para a execução de uma rede MLP são número de camadas, número de neurônios em cada camada, taxa de aprendizado e função de ativação;
II. São redes recorrentes;
III. Os neurônios da camada oculta são capazes de capturar a não-linearidade dos dados;
IV. Geralmente utiliza-se a função sigmóide como função de ativação nas camadas oculta e de saída.
As afirmativas corretas são:
Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?
Considerando-se esse contexto, quais são, respectivamente, os valores aproximados, em 2 casas decimais, da precisão (precision) e da revocação (recall) obtidos pelo modelo?
Considere as seguintes afirmativas com relação à mitigação dos riscos identificados:
I - adotar uma abordagem de fairness-aware learning para corrigir potenciais vieses no modelo, garantindo que as recomendações sejam justas para todos os grupos de usuários.
II - implementar métodos de robustness testing para simular ataques adversariais e avaliar a resiliência do modelo, e realizar auditorias regulares para identificar e corrigir vieses algorítmicos.
III - implementar técnicas de data augmentation para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, reduzindo o risco de viés algorítmico, e adotar uma estratégia de monitoramento contínuo para detectar e mitigar ataques adversariais.
IV - utilizar técnicas de differential privacy durante o treinamento do modelo para proteger dados sensíveis e garantir que as previsões do modelo não revelem informações específicas dos clientes.
Estão corretas as seguintes afirmativas:
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá
Em relação aos Large Language Models (LLMs), como o GPT, a abordagem mais relevante para melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas em conversas prolongadas, entre as listadas, é
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