Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 764 questões
Com relação ao processamento de linguagem natural (PLN) e à arquitetura e engenharia de sistemas de IA, julgue o item a seguir.
No contexto de MLOps, o fenômeno de concept drift refere-se à degradação do desempenho de um modelo em produção causada exclusivamente por alterações no código-fonte do modelo durante o deploy.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
As redes neurais convolucionais (CNNs) são arquiteturas especializadas no processamento de dados com topologia de grade, como imagens, destacando-se pelo uso de camadas de agrupamento (pooling) para reduzir a dimensionalidade espacial das representações.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, no qual a saída ou o resultado desejado para cada observação já é conhecido previamente.
Julgue o item a seguir, relativo a conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, IA generativa, redes neurais e deep learning.
As redes adversárias generativas (GANs) operam com duas redes neurais — o gerador e o discriminador —, que colaboram cooperativamente para minimizar a mesma função de perda, produzindo dados sintéticos indistinguíveis dos reais.
Julgue o próximo item, a respeito de visualização e análise exploratória de dados, de linguagens e ferramentas de apoio à análise de dados e de técnicas e tarefas de mineração de dados.
A técnica de lematização (lemmatization) reduz palavras à sua raiz por meio de regras heurísticas, frequentemente resultando em formas que não constituem palavras válidas no dicionário do idioma original.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.
Durante uma aula de cultura digital, os alunos utilizaram uma IA generativa para criar imagens com o seguinte comando: uma pessoa liderando uma reunião de negócios. A constatação dos alunos foi de que 90% dos resultados retratavam homens brancos. O professor, então, decide promover o uso crítico da informação e explicar a origem desse viés algorítmico.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção que apresenta uma explicação correta dada pelo professor.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.
O objetivo da utilização de modelos supervisionados é o atendimento de tarefas como clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.
No zero-shot prompting, é fornecido ao modelo apenas a instrução inicial, sem exemplos adicionais, a fim de se explorar a capacidade do modelo de fazer generalizações a partir do conhecimento obtido no treinamento.
Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.
No processo de discretização de dados, valores contínuos são convertidos em intervalos ou categorias predefinidas, como o agrupamento de idades em faixas etárias.
Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.
Em se tratando de análises de tendências e projeções, desconsideram-se atributos como sazonalidade, autocorrelação e granularidade temporal quando utilizados modelos estatísticos consolidados.
I. prever o valor de arrecadação mensal de ICMS para os próximos meses;
II. classificar cada declaração de contribuinte em “alto risco” ou “baixo risco” para fins de seleção de auditoria.
Considerando os tipos de modelos de aprendizado de maquina, a combinação de tarefas que está conceitualmente alinhada com esses objetivos é:
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