Questões de Concurso Sobre engenharia de software

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Q3874760 Engenharia de Software
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere: 
Alternativas
Q3874752 Engenharia de Software
Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.

Está correto o que se afirma em: 
Alternativas
Q3874751 Engenharia de Software
No contexto de redes convolucionais (CNN) aplicadas à visão computacional, as camadas de convolução têm como função: 
Alternativas
Q3874750 Engenharia de Software
Uma equipe está analisando o comportamento de um neurônio em uma rede neural binária já treinada. Para um determinado neurônio da camada de saída, mediu-se o valor da combinação linear z (antes da ativação) e o valor de saída a (após a ativação), obtendo-se os seguintes pares aproximados:

• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.

Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.

Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é: 
Alternativas
Q3874748 Engenharia de Software
No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.

1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado

( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.

A sequência correta é: 
Alternativas
Q3874745 Engenharia de Software
Uma empresa de e-commerce implantou um modelo de machine learning para prever a probabilidade de churn, métrica que indica a rotatividade ou evasão de clientes. Após seis meses em produção, a equipe de dados observou que, embora as distribuições estatísticas das features de entrada permanecessem estáveis (mesmas médias, mesmos desvios-padrão e mesmas distribuições), o relacionamento entre essas features e a variável-alvo (churn) havia mudado significativamente devido a alterações no comportamento dos consumidores causadas por novas políticas de fidelização da empresa.
Diante desse cenário, é correto afirmar que o modelo: 
Alternativas
Q3874744 Engenharia de Software
O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que: 
Alternativas
Q3874623 Engenharia de Software
A PaaS (Platform as a Service) é indicado para: 
Alternativas
Q3874618 Engenharia de Software
No modelo de Machine Learningo Overfitting ocorre quando: 
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Q3874373 Engenharia de Software
O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:
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Q3874366 Engenharia de Software
Em um servidor GitLab CI/CD, um pipeline é acionado por um push no branch 'feature/nova-funcionalidade'. O arquivo .gitlab-ci.yml que configurou o pipeline acionado não possui regras específicas para esse branch. Além disso, a variável $CI_COMMIT_BRANCH, predefinida pelo GitLab CI/CD, não foi sobrescrita em nenhum momento. Nesse cenário, o valor da variável $CI_COMMIT_BRANCH durante a execução do pipeline será:
Alternativas
Q3874365 Engenharia de Software
O analista João deve utilizar o Hibernate Envers para implementar a auditoria de entidades em um sistema de gestão de projetos. Um dos requisitos de negócio é que, ao ser realizada uma alteração na entidade Projeto, o histórico de revisões dessa entidade inclua, além dos dados da alteração, o nome do usuário responsável pela modificação. Para atender ao requisito de negócio da forma mais adequada, João deve:
Alternativas
Q3874346 Engenharia de Software
O sistema PRODUS é utilizado para apoiar o controle da produtividade das equipes da ORG1. O PRODUS possui uma funcionalidade para calcular a taxa de produtividade dos colaboradores da equipe com base na quantidade de resoluções de pedidos de serviço e na quantidade de horas trabalhadas. As taxas de produtividade são calculadas e armazenadas na base de dados a partir do comando do usuário que tenha o perfil de líder. Para os usuários com perfil de gestor, o PRODUS disponibiliza uma outra funcionalidade para comandar a apresentação das taxas de produtividade de cada equipe em uma janela de tempo. Com base na Análise de Pontos de Função (APF), as funcionalidades supracitadas do PRODUS serão contadas, respectivamente, como:
Alternativas
Q3874345 Engenharia de Software
Um tribunal ainda possui alguns sistemas legados cujos artefatos, tais como especificações de requisitos, modelos e código, ainda estão armazenados sob controle do Subversion (SVN). De modo a não gerar erros de controle de versão e sabendo que a maior parte da equipe técnica está habituada a utilizar o GIT em detrimento do SVN, o líder técnico sinalizou alguns aspectos nos quais o SVN trata arquivos binários de modo distinto de arquivos textos.
Assim, o líder técnico esclareceu que, para arquivos binários, o SVN: 
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Q3874343 Engenharia de Software
Karina é desenvolvedora e está responsável pela execução da integração do Sistema de Gestão de Documentos Internos (SISDOC) de sua organização com um sistema integrado de informações de processos e documentos disponibilizado por outro órgão público. Para integração, o órgão público disponibilizou um Web Service. Um dos blocos de informação constantes na descrição do Web Service de que Karina teve conhecimento foi: 
Alternativas
Q3874342 Engenharia de Software
O analista Fábio está trabalhando na modernização do e-SUPRIMENTS, software para gestão das entradas e saídas do almoxarifado. Fábio está em uma entrevista para elicitação de requisitos com Lúcio, representante do almoxarifado.
Perguntado sobre quais relatórios seriam importantes na modernização do e-SUPRIMENTS, Lúcio respondeu:
“Eu quero ter a liberdade de montar relatórios dinamicamente. Assim, poderei selecionar filtros e informar os dados de pesquisa para cada um dos filtros para o sistema apresentar os resultados. Queria também exportar os resultados em um formato não proprietário, para abri-la em software de edição externo, porque posso precisar trabalhar nesses dados fora do sistema. Além disso, tenho interesse em, pelo menos, dois gráficos: um que apresente os quantitativos por item que entraram no almoxarifado e outro com o quantitativo dos itens que saíram do almoxarifado no mês corrente. Seria muito legal se eu pudesse exportar esses gráficos como imagem JPEG para usar em apresentações para nosso gestor”.
Com base nas solicitações do cliente, o analista Fábio identificou:
Alternativas
Q3874332 Engenharia de Software
O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que: 
Alternativas
Q3873327 Engenharia de Software
O Selenium é amplamente utilizado para automatizar testes em aplicações web, oferecendo ferramentas para controlar navegadores e validar comportamentos. No que se refere às suas características e componentes, assinale a alternativa que contém uma funcionalidade do Selenium WebDriver. 
Alternativas
Q3873325 Engenharia de Software
Em um projeto de desenvolvimento de software, a equipe precisa representar graficamente como os objetos do sistema interagem entre si ao longo do tempo, destacando a troca de mensagens, ativação de métodos e a ordem cronológica em que essas interações ocorrem. O gerente solicita que seja utilizado um diagrama da UML capaz de evidenciar o comportamento dinâmico, mostrando linha de vida (lifeline), mensagens síncronas e assíncronas, além de permitir visualizar o fluxo temporal vertical das interações. Assinale a alternativa que contém o diagrama que deve ser utilizado nessa situação.  
Alternativas
Q3871968 Engenharia de Software
Em um laboratório de ciência de dados voltado ao setor público, três equipes desenvolvem soluções distintas baseadas em aprendizado de máquina, elencadas com os itens I, II e III.

I. Uma equipe cria um modelo que identifica se solicitações de serviços enviadas por cidadãos pertencem às categorias saúde, educação ou segurança pública, com base no texto da mensagem.
II. Outra equipe desenvolve um modelo que prevê o valor estimado de arrecadação tributária para o próximo mês, considerando dados históricos e indicadores econômicos.
III. Aterceira equipe elabora um modelo que segmenta municípios com perfis socioeconômicos semelhantes.

Com base nos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, os tipos de algoritmos utilizados nas soluções correspondem a 
Alternativas
Respostas
581: E
582: C
583: D
584: C
585: D
586: B
587: E
588: E
589: B
590: E
591: B
592: E
593: C
594: D
595: A
596: B
597: E
598: A
599: E
600: A