Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 6

Q3660472

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: AgSUS Prova: FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |

Q3660472 Engenharia de Software

Com relação à área de visão computacional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais e imagens para permitir que máquinas interpretem, analisem e extraiam dados significativos de imagens e vídeos, possibilitando inclusive o reconhecimento, rastreamento e classificação de itens específicos.
( ) Algoritmos de machine learning (ML) que empregam redes neurais podem ser empregados, como: aprendizado profundo, para realizar processamento automático de diferentes aspectos dos dados da imagem; redes neurais convolucionais (CNNs), que utilizam um sistema de rotulagem para categorizar dados visuais; e, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem analisar vídeos e entender as relações entre as imagens.
( ) A visão computacional altera a imagem dando sentido ao seu conteúdo visual e realiza tarefas, como a rotulagem.

As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,

A

F - V - V.

B

V - V - F.

C

V - F - F.

D

V - F - V.

E

F - F - F.

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Q3660467

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: AgSUS Prova: FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |

Q3660467 Engenharia de Software

Relacione os principais algoritmos conceitos de Aprendizagem de Máquina, ou Machine Learning, listados a seguir com suas respectivas características.

1- Neural networks
2- Logistic regression
3- Clustering
4- Decision trees

( ) Algoritmo de aprendizado supervisionado que faz previsões para variáveis de resposta categóricas.
( ) Algoritmo de aprendizado não supervisionado usado para identificar padrões em dados para que eles possam ser agrupados.
( ) Algoritmo que implementa grande número de nós de processamento interligados.
( ) Algoritmo para prever valores numéricos e classificar dados em categorias, usando uma sequência ramificada de decisões vinculadas.

A relação correta, na ordem apresentada, é

A

4 – 1 – 3 – 2.

B

2 – 3 – 1 – 4.

C

3 – 4 – 2 – 1.

D

1 – 2 – 3 – 4.

E

2 – 1 – 4 – 3.

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Q3660458

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: AgSUS Prova: FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |

Q3660458 Engenharia de Software

Aprendizado de máquina é o processo de descobrir uma função-objetivo f que mapeie as entradas x nos respectivos resultados y, ou seja, y = f (x) Quando a forma geral da função f a ser aprendida é pré-fixada, o algoritmo de aprendizado é dito parametrizado, e sua função é inferir os parâmetros ou coeficientes que compõem a função f. Selecione a alternativa que indique a desvantagem de utilização do aprendizado parametrizado

A

eficiência.

B

simplicidade.

C

genericidade.

D

escalabilidade.

E

amostras menores.

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Q3642190

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CNU Prova: FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 3: Ciência e Tecnologia |

Q3642190 Engenharia de Software

O artigo Attention is All You Need (Vaswani et al., 2017) marcou uma ruptura no processamento de linguagem natural ao apresentar a arquitetura Transformer. Sua abordagem abriu caminho para a criação de modelos de grande escala, como BERT, GPT e diversos outros que dominam o estado da arte em processamento de linguagem natural e em outras áreas, como visão computacional e bioinformática.
Sobre a arquitetura Transformer, é correto afirmar que:

A

o Transformer substitui mecanismos recorrentes por atenção, mas não utiliza codificação posicional, pois o alinhamento sequencial é aprendido implicitamente pelas cabeças de atenção;

B

a introdução do multi-head attention permite ao modelo aprender relações diferentes entre tokens em subespaços de projeção distintos, preservando a informação posicional por meio de codificadores específicos;

C

o Transformer original evita camadas feed-foward densas para reduzir a complexidade, compensando essa ausência com mais cabeças de atenção por bloco;

D

o mecanismo de scaled dot-product attention multiplica os escores de similaridade pela raiz quadrada da dimensão das keys para intensificar as diferenças entre tokens distantes;

E

a arquitetura de encoder-decoder é composta por blocos distintos no encoder e no decoder, sem reutilização estrutural, a fim de especializar cada parte para tarefas diferentes.

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Q3642184

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CNU Prova: FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 3: Ciência e Tecnologia |

Q3642184 Engenharia de Software

Martin está elaborando uma cartilha sobre o uso ético da Inteligência Artificial (IA) em seu setor, que atua no atendimento ao público. Para isso, a IA deve fornecer informações sobre as entradas, as saídas e o funcionamento do algoritmo utilizado, bem como a forma como cada parte contribui para o resultado final.
Na cartilha de uso ético da IA de Martin, devem constar requisitos sobre:

A

explicabilidade;

B

hiperparametrização;

C

aprendizado profundo;

D

modelos largos de linguagem;

E

processamento de linguagem natural.

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Q3641016

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641016 Engenharia de Software

No que diz respeito ao fenômeno de sobreajuste (overfitting), assinale a opção correta.

A

O sobreajuste ocorre quando um modelo preditivo é avaliado por seu desempenho em exemplares não utilizados no treinamento, o que resulta em avaliações positivas.

B

Modelos que se sobreajustam não representam os dados de treinamento com total fidelidade, o que resulta em avaliações ruins para todos os tipos de exemplares.

C

O sobreajuste é um fenômeno benéfico, pois garante que o modelo preditivo seja altamente preciso tanto para dados de treinamento quanto para novos exemplares.

D

O sobreajuste ocorre apenas quando o conjunto de dados de treinamento é muito pequeno, podendo ser solucionado com a sintonização manual dos parâmetros do modelo.

E

Modelos que se sobreajustam representam os exemplares de treinamento com alta fidelidade, mas perdem desempenho quando aplicados a novos exemplares, o que resulta em avaliações ruins.

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Q3629627

Ano: 2025 Banca: Ibest Órgão: CRM-DF Prova: Ibest - 2025 - CRM-DF - Analista de T.I. |

Q3629627 Engenharia de Software

Com base nas características, limitações e aplicações do deep learning, assinale a alternativa correta.

A

Deep Learning é sinônimo de aprendizado supervisionado, pois depende exclusivamente de bases rotuladas.

B

Redes neurais convolucionais são projetadas principalmente para tratamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto.

C

O treinamento de redes profundas elimina completamente a necessidade de engenharia de atributos.

D

Deep Learning não é adequado para problemas de classificação multiclasse, sendo limitado a classificações binárias.

E

O Deep Learning demanda grande capacidade computacional, sendo comum o uso de GPUs para acelerar o treinamento.

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Q3594438

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594438 Engenharia de Software

Uma forma de garantir que um modelo de linguagem revise cláusulas de confidencialidade em contratos com alta precisão é fornecer exemplos concretos de cláusulas corretas e incorretas, para que o modelo aprenda o padrão desejado antes de analisar novas cláusulas.
A técnica de Engenharia de Prompt que descreve corretamente esse processo é chamada:

A

zero-shot prompt.

B

self-consistency prompt.

C

chain-of-thought prompt.

D

soft prompt.

E

few-shot prompt.

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Q3594434

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594434 Engenharia de Software

No campo da inteligência artificial, os agentes desempenham papel central como entidades capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir com base em metas definidas. Compreender sua estrutura e tipos é fundamental para o desenvolvimento de sistemas inteligentes.
Assinale a afirmativa que descreve corretamente uma característica de agentes de inteligência artificial.

A

Um agente reativo simples armazena historicamente os estados anteriores do ambiente para prever ações futuras com base em aprendizado profundo.

B

Agentes baseados em objetivos não consideram o estado atual do ambiente, mas tomam decisões aleatórias até alcançarem a meta desejada.

C

Agentes baseados em utilidade avaliam diferentes cursos de ação e escolhem aquele que maximiza um valor numérico associado à satisfação da meta.

D

Um agente só pode ser considerado inteligente se tiver consciência própria e habilidades linguísticas semelhantes às humanas.

E

Agentes de IA operam exclusivamente em ambientes totalmente observáveis e determinísticos, pois exigem informações completas para funcionar.

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Q3594433

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594433 Engenharia de Software

Redes neurais profundas revolucionaram áreas como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural, ao permitir a modelagem de padrões complexos por meio de múltiplas camadas ocultas.
A respeito das redes neurais profundas, assinale a afirmativa correta.

A

Redes neurais profundas são compostas por uma única camada oculta entre a entrada e a saída, o que as torna ideais para problemas linearmente separáveis.

B

A profundidade das redes refere-se exclusivamente ao número de conexões por neurônio, e não ao número de camadas.

C

As redes neurais profundas aprendem representações hierárquicas dos dados por meio de múltiplas camadas, sendo capazes de extrair características de alto nível automaticamente.

D

O principal objetivo das redes neurais profundas é substituir completamente algoritmos supervisionados como SVM e árvores de decisão em qualquer contexto.

E

Uma característica fundamental das redes neurais profundas é que elas não exigem grande capacidade computacional, podendo ser treinadas eficientemente em qualquer máquina convencional.

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Q3594432

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594432 Engenharia de Software

Em aplicações modernas de ciência de dados, como reconhecimento de padrões e previsão de comportamento, o aprendizado supervisionado tem se destacado por utilizar conjuntos de dados rotulados para treinar modelos capazes de generalizar para novos exemplos.
Assinale a afirmativa que descreve corretamente uma característica fundamental do aprendizado supervisionado em Machine Learning.

A

Modelos supervisionados não utilizam dados rotulados, pois aprendem padrões de forma autônoma com base em agrupamentos naturais.

B

Em aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas, permitindo que ele aprenda a prever rótulos para novos dados.

C

O aprendizado supervisionado é ideal apenas para problemas de agrupamento, como segmentação de clientes sem dados prévios.

D

A principal vantagem do aprendizado supervisionado é que ele não requer validação ou avaliação do modelo, pois a acurácia é garantida pela presença de rótulos.

E

Técnicas supervisionadas não podem ser aplicadas em regressão, sendo utilizadas exclusivamente para problemas de classificação binária.

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Q3594431

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594431 Engenharia de Software

Uma instituição financeira deseja implementar um sistema de detecção automática de fraudes em transações bancárias, com base em registros históricos rotulados como fraude e transação legítima. O objetivo é classificar novas transações em tempo real. A técnica de aprendizado de máquina supervisionado mais indicada para esse cenário é:

A

Árvore de Decisão.

B

Regressão Linear.

C

K-means.

D

PCA (Principal Component Analysis).

E

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).

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Q3585029

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-PA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Análise de Suporte |

Q3585029 Engenharia de Software

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente.

Redes neurais convolucionais são utilizadas principalmente em tarefas de processamento sequencial, como tradução automática e análise de sentimentos em linguagem natural.

Certo

Errado

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Q3585028

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-PA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Análise de Suporte |

Q3585028 Engenharia de Software

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente.

Em arquiteturas de redes neurais profundas, o uso de funções de ativação não lineares, como ReLU ou Sigmoid, é essencial para que a rede aprenda padrões complexos e não lineares.

Certo

Errado

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Q3585027

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-PA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Análise de Suporte |

Q3585027 Engenharia de Software

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente.

A inteligência artificial generativa inclui modelos como as redes generativas adversárias e os modelos baseados em transformadores, os quais são capazes de criar novos conteúdos, como imagens, textos ou áudios.

Certo

Errado

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Q3585026

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-PA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Análise de Suporte |

Q3585026 Engenharia de Software

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente.

O aprendizado por reforço é utilizado principalmente em tarefas de classificação supervisionada, nas quais o agente aprende com base em dados rotulados fornecidos previamente.

Certo

Errado

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Q3552608

Ano: 2025 Banca: Ibest Órgão: CRECI - 11ª Região (SC) Prova: Ibest - 2025 - CRECI - 11ª Região (SC) - Analista de TI |

Q3552608 Engenharia de Software

Os chatbots têm sido amplamente utilizados em serviços automatizados de atendimento ao cliente, sistemas de suporte e interfaces conversacionais. Há diferentes abordagens de implementação, como bots baseados em regras, NLP e modelos de linguagem. Assinale a alternativa correta em relação aos chatbots.

A

Chatbots baseados em regras utilizam modelos de machine learning para inferir automaticamente a intenção do usuário em tempo real.

B

Chatbots baseados em NLP conseguem interpretar a intenção do usuário com maior flexibilidade do que os baseados unicamente em regras, possibilitando interações mais naturais.

C

A utilização de modelos de linguagem grandes (LLMs) em chatbots elimina completamente a necessidade de contexto para manter conversas coerentes.

D

O uso de NLP em chatbots impede que esses sistemas sejam integrados com APIs externas, limitando-os a respostas internas.

E

Um chatbot híbrido é aquele que pode operar tanto em canais de texto quanto de voz, independentemente do modelo conversacional utilizado.

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Q3538826

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRF - 4ª REGIÃO Prova: FCC - 2025 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3538826 Engenharia de Software

Em um projeto de implantação de sistemas de apoio à decisão judicial, a equipe de analistas de um tribunal se depara com a necessidade de avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina. Durante os testes, observa-se que um dos modelos apresenta excelente desempenho nos dados de treinamento, mas performance insatisfatória nos dados de validação. Para diagnosticar e corrigir problemas como esse e selecionar o modelo mais adequado, a equipe deve considerar conceitos como

A

normalização de variáveis de entrada, ajuste de hiperparametros e ênfase na acurácia como principal métrica para todos os conjuntos de dados.

B

overfitting, análise de precisão e recall, uso do F1-score e interpretação da curva ROC.

C

ampliação do conjunto de treino e avaliação do desempenho com base em métricas simples, como o percentual de acertos em dados conhecidos.

D

substituição de validação cruzada por divisão fixa dos dados, acompanhada de repetição de testes em conjuntos balanceados.

E

análise do tempo de processamento em paralelo as métricas de avaliação, priorizando modelos com melhor desempenho computacional em tarefas especificas.

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Q3538825

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRF - 4ª REGIÃO Prova: FCC - 2025 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3538825 Engenharia de Software

Em um projeto voltado à modemização do acompanhamento processual, a equipe de analistas de um tribunal identificou duas demandas distintas: estimar o prazo de conclusão dos processos judiciais a partir de dados histéricos e detectar agrupamentos de demandas com caracteristicas semelhantes, sem informações prévias de classificação. Com base nos conceitos de aprendizado de maquina, a solução adequada para atender a esses objetivos envolve a utilização de modelos

A

baseados em regras, que utilizam conhecimento prévio sobre categorias de dados para identificar padrões e agrupar entradas sem depender de algoritmos de aprendizado automático.

B

supervisionados para classificação de categorias conhecidas e modelos descritivos para análise de similaridades em conjuntos rotulados.

C

supervisionados para tarefas de regressão e classificação, sendo aplicaveis inclusive na identificação de estruturas de agrupamento quando há inferência posterior.

D

descritivos capazes de apoiar a previsão de variáveis em cenários com baixa disponibilidade de rotulagem, com uso complementar de técnicas supervisionadas para refinamento estatistico.

E

descritivos voltados à identificação de padrões ocultos e modelos supervisionados aplicados à previsão de variáveis-alvo.

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Q3538824

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRF - 4ª REGIÃO Prova: FCC - 2025 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3538824 Engenharia de Software

No decorrer do desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão baseado em técnicas de aprendizado de máquina, a equipe de analistas de um tribunal identificou a necessidade de aplicar técnicas de pré-processamento aos dados disponiveis, que incluiam tanto registros tabulares quanto documentos em texto livre. Considerando as práticas de preparação de dados para algoritmos de IA/ML, o pré-processamento de dados estruturados e não estruturados consiste, respectivamente, em atividades como

A

compressão de arquivos e criptografia de registros.

B

normalização de variáveis e tokenização de textos.

C

execução de auditoria de sistemas e clusterização de bases.

D

autenticação de usuários e mineração de dados sensiveis.

E

implementação de redes neurais e classificação supervisionada.

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Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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