Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 537 questões
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.
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.
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.
O overfitting ocorre quando um modelo de machine learning tem alta precisão nos dados de treinamento, mas apresenta desempenho significativamente pior em novos dados.
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.
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.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |
Q3209699
Engenharia de Software
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
A equação a seguir é utilizada no algoritmo de Naive Bayes para modelar explicitamente a distribuição real de cada classe.
arg max{p(x|y)∙p(y)}
A equação a seguir é utilizada no algoritmo de Naive Bayes para modelar explicitamente a distribuição real de cada classe.
arg max{p(x|y)∙p(y)}
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.
Um prompt é um conjunto de instruções que o modelo generativo utiliza para prever a resposta desejada.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |
Q3209694
Engenharia de Software
Julgue o item a seguir, relativo 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.
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.
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.
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.
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.
Nas redes neurais multicamadas, quando se aumenta significativamente a dimensão da rede neural, o esforço computacional para sua implementação tem um aumento insignificante.
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.
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
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
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
O underfitting ocorre
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |
Q3188255
Engenharia de Software
Algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
podem ser classificados quanto ao tipo de aprendizado.
Em relação ao tema, avalie as afirmações a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Tarefas de classificação e regressão são exemplos típicos de aprendizado supervisionado.
( ) No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não estão rotulados.
( ) SVM, árvores de decisão e regressão logística são exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado.
As afirmativas são, respectivamente,
Em relação ao tema, avalie as afirmações a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Tarefas de classificação e regressão são exemplos típicos de aprendizado supervisionado.
( ) No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não estão rotulados.
( ) SVM, árvores de decisão e regressão logística são exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178723
Engenharia de Software
Em projetos de modelos que envolvem visão computacional, técnicas transfer
learning são frequentemente utilizadas para melhorar o desempenho e reduzir o tempo de
desenvolvimento. Levando em consideração os conceitos relacionados à transfer learning, assinale a
alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178714
Engenharia de Software
Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais
profundas para modelar dados complexos. Assinale a alternativa que descreve corretamente uma
característica fundamental das redes neurais profundas.
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178713
Engenharia de Software
A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados
com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas
abaixo:
I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.
II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.
III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.
Quais estão corretas?
I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.
II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.
III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.
Quais estão corretas?
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178712
Engenharia de Software
As técnicas de regressão são amplamente utilizadas para modelar a relação entre
variáveis e realizar previsões contínuas em aprendizado de máquina. Sobre as diferentes técnicas de
regressão, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178711
Engenharia de Software
As técnicas de classificação são fundamentais em aprendizado de máquina para
prever categorias ou classes com base em dados históricos. Nesse contexto, assinale a alternativa
que descreve corretamente uma técnica amplamente utilizada para classificação.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |
Q3167200
Engenharia de Software
Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.
As redes neurais convolucionais são uma classe de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais, como texto ou áudio, utilizando camadas convolucionais que aplicam filtros para prever, diretamente, a saída final, isto é, sem extrair características intermediárias.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |
Q3167199
Engenharia de Software
Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.
As redes neurais feedforward processam dados de entrada até a saída em uma única direção, passando por camadas ocultas, sem ciclos, e são amplamente aplicadas em tarefas supervisionadas, como classificação e regressão.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |
Q3167198
Engenharia de Software
Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.
No processo de inferência, o LLaMA utiliza decodificação paralela em vez de decodificação sequencial, gerando todos os tokens simultaneamente, sem depender do contexto anterior, o que elimina a necessidade de otimizações como layer-wise quantization.
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