Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

Foram encontradas 758 questões

Q3530303 Engenharia de Software
Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).
REST (Representational state transfer) e GraphQL são dois tipos de API, cada um com suas características técnicas particulares. 
Alternativas
Q3530302 Engenharia de Software
Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).

Em aprendizado de máquina, as técnicas de classificação e regressão são exemplos de aplicações práticas para a solução de problemas.  
Alternativas
Q3530289 Engenharia de Software
Acerca de machine learning, do sistema operacional Linux, do protocolo DNS e dos modelos de serviço em nuvem, julgue o item subsequente.  
Em machine learning supervisionado, o algoritmo aprende, a partir de um conjunto de dados rotulados, a identificar padrões e realizar previsões em novos dados.  
Alternativas
Q3530168 Engenharia de Software
No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue. 

O modelo BoW (bag of words) é capaz de capturar relações sinonímicas entre palavras.  
Alternativas
Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |
Q3509643 Engenharia de Software
Em aprendizado de máquina, underfitting (subajuste) e overfitting (sobreajuste) são problemas que afetam o desempenho dos modelos. Considerando as definições apresentadas, assinale a alternativa que descreve a diferença entre esses dois problemas.
Alternativas
Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |
Q3509630 Engenharia de Software
Um modelo de linguagem baseado em unigramas foi treinado em um grande volume de textos em português. Esse modelo atribui probabilidades a palavras individuais, sem levar em consideração a ordem em que aparecem na sentença. Sabendo-se que a perplexidade é uma métrica que mede quão bem um modelo de linguagem prediz um texto, assinale a alternativa que melhor representa a perplexidade do modelo nas frases "qual sanduíche Maria comeu" e "Maria comeu o sanduíche". 
Alternativas
Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |
Q3509629 Engenharia de Software
Em aprendizado de máquina, a calibração de hiperparâmetros é um processo importante para otimizar o desempenho de um modelo. Considere o seguinte cenário: Você está treinando um modelo de Random Forest para prever o preço de imóveis e percebe que o desempenho do modelo não está satisfatório. Após uma análise, você decide calibrar os hiperparâmetros para tentar melhorar o modelo. Para isso, você seleciona os seguintes hiperparâmetros para calibração: 

n_estimators (número de árvores na floresta); • max_depth (profundidade máxima de cada árvore); • min_samples_split (número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó). 

Assinale a alternativa que apresenta a melhor abordagem para encontrar a combinação ideal desses hiperparâmetros.
Alternativas
Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |
Q3509625 Engenharia de Software
Uma ONG, especializada na busca por gatos desaparecidos, contratou uma empresa de tecnologia para desenvolver um sistema de classificação de imagens baseado em Aprendizado Profundo. O objetivo é que o sistema identifique gatos em fotos enviadas por usuários. Para isso, a empresa optou por utilizar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), dada sua capacidade de extrair automaticamente padrões visuais hierárquicos. Durante o treinamento, os desenvolvedores perceberam que a rede estava obtendo alta acurácia no conjunto de treino, mas baixo desempenho no conjunto de teste. Além disso, ao inspecionar os mapas de ativação, notaram que a rede estava focando em características irrelevantes do fundo da imagem em vez de identificar os gatos corretamente.
E relação ao problema descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais eficaz para aprimorar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina.
Alternativas
Q3504827 Engenharia de Software

A inteligência artificial (IA) está sendo, atualmente, utilizada em praticamente todas as aplicações modernas. A partir dessa informação, julgue o item seguinte. 


Técnicas de machine learning podem ser aplicadas a ambientes de Big Data para detectar padrões e realizar análises preditivas em tempo real.

Alternativas
Q3504826 Engenharia de Software

A inteligência artificial (IA) está sendo, atualmente, utilizada em praticamente todas as aplicações modernas. A partir dessa informação, julgue o item seguinte. 


Ferramentas como Python (com pandas, scikit‑learn) e R são amplamente utilizadas na análise de dados por oferecerem bibliotecas especializadas e facilidade de visualização.

Alternativas
Q3504825 Engenharia de Software

A inteligência artificial (IA) está sendo, atualmente, utilizada em praticamente todas as aplicações modernas. A partir dessa informação, julgue o item seguinte. 


Business Intelligence elimina a necessidade de decisões humanas, automatizando completamente o processo decisório.

Alternativas
Q3504824 Engenharia de Software

A inteligência artificial (IA) está sendo, atualmente, utilizada em praticamente todas as aplicações modernas. A partir dessa informação, julgue o item seguinte. 


A análise preditiva, uma subárea de IA, utiliza algoritmos estatísticos e de machine learning, para prever eventos futuros com base em dados históricos.

Alternativas
Q3504823 Engenharia de Software

A inteligência artificial (IA) está sendo, atualmente, utilizada em praticamente todas as aplicações modernas. A partir dessa informação, julgue o item seguinte. 


Machine learning é sempre supervisionado e não pode funcionar com dados não rotulados.

Alternativas
Q3472961 Engenharia de Software
Dentro da Inteligência Artificial Generativa e dos Modelos LLM (Large Language Models), pode-se fazer o uso da biblioteca LangChain. Nessa biblioteca, qual classe formaliza a composição de prompts sem a necessidade de codificar manualmente o contexto e as consultas?
Alternativas
Q3472957 Engenharia de Software
Tendo como premissa conceitos e aplicação da Internet das Coisas (IoT), o nome do protocolo utilizado para comunicação entre dispositivos que utiliza o protocolo UDP (User Datagram Protocol) para transportar mensagens entre os dispositivos, apresenta duas camadas de arquitetura interna e utiliza principalmente quatro tipos de mensagens, sendo elas: confirmable, non-confirmable, reset e acknowledgement, é
Alternativas
Q3445223 Engenharia de Software
A respeito das redes neurais artificiais, assinale a opção correta.
Alternativas
Q3445222 Engenharia de Software
Acerca das regras de associação e do aprendizado não supervisionado por meio da biblioteca Scikit-learn do Python, assinale a opção correta.
Alternativas
Q3445220 Engenharia de Software
A respeito do aprendizado supervisionado, assinale a opção correta.
Alternativas
Q3434132 Engenharia de Software
Nas IA generativas baseadas em arquiteturas transformer, com mecanismo de atenção, o modelo consegue relacionar diferentes palavras para produzir texto coerente; ao gerar, por exemplo, a frase “Maria foi ao mercado porque ela precisava comprar leite”, o modelo deve lembrar que “ela” se refere a “Maria”. Com base nesse contexto, assinale a opção correta. 
Alternativas
Q3434131 Engenharia de Software

        Um sistema de inteligência artificial foi desenvolvido para dirigir um veículo em um jogo de corrida virtual. O sistema começa sem conhecimento prévio e não recebe exemplos rotulados de como dirigir corretamente. Durante o aprendizado, ele não identifica ou utiliza padrões da pista ou do comportamento de outros veículos. Sua única fonte de informação são as pontuações: pontos positivos ao manter o veículo na pista e fazê-lo completar voltas, pontos negativos quando o veículo sai da pista ou colide, e bônus quando ultrapassa outro veículo ou completa mais rápido a corrida. O sistema ajusta seu comportamento baseando-se unicamente nessas pontuações recebidas após suas ações.


Na situação hipotética precedente, é caracterizado o aprendizado de máquina 

Alternativas
Respostas
121: C
122: C
123: C
124: E
125: C
126: C
127: D
128: C
129: C
130: C
131: E
132: C
133: E
134: E
135: E
136: D
137: A
138: C
139: B
140: E