Questões de Concurso Comentadas sobre engenharia de software
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Considerando a necessidade de visualizar a sequência de interações entre os diferentes participantes do processo ao longo do ciclo de vida de um mandado, desde a sua emissão até a sua conclusão, o diagrama mais adequado para representar essa dinâmica comportamental é o Diagrama de
( ) No TDD, os testes são escritos após a implementação do código, garantindo que todas as funcionalidades já estejam desenvolvidas antes da fase de testes.
( ) O BDD amplia o conceito do TDD ao enfatizar a descrição do comportamento do sistema em uma linguagem natural, permitindo maior colaboração entre desenvolvedores, testadores e analistas de negócio.
( ) No BDD, o formato Given-When-Then (Dado-Quando-Então) é utilizado para estruturar cenários de testes e descrever funcionalidades de forma compreensível para todos os envolvidos no projeto.
( ) O principal objetivo do TDD é garantir que o código seja testável e modular, enquanto o BDD visa melhorar a clareza dos requisitos e a comunicação entre times técnicos e não técnicos.
( ) TDD e BDD melhoram a automação de testes, mas não substituem totalmente os testes manuais, especialmente para áreas que envolvem interação do usuário e avaliações subjetivas.
Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).
LLM (Large Language Models) são modelos de aprendizado profundo pré-treinados em grandes quantidades de dados que podem ser utilizados para gerar texto e outros conteúdos, além de executar outras tarefas de processamento de linguagem natural.
Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).
Deepfakes são vídeos gerados por IA para produzir conteúdo altamente realista e podem ser criados por meio de rede adversária generativa (GAN), a qual corresponde a uma arquitetura de aprendizado profundo que treina duas redes neurais para competirem entre si.
No SonarQube, um QualityGate representa um conjunto de condições que um projeto deve satisfazer a fim de que seu código seja considerado aceitável para prosseguir no pipeline de desenvolvimento ou para ser liberado.
Em aprendizado de máquina, não há overfitting.
Em aprendizado de máquina, as técnicas de classificação e regressão são exemplos de aplicações práticas para a solução de problemas.
Em machine learning supervisionado, o algoritmo aprende, a partir de um conjunto de dados rotulados, a identificar padrões e realizar previsões em novos dados.
Na análise de requisitos de um sistema de informação, a etapa de especificação pode ser desconsiderada e substituída diretamente pelos ambientes de testes, homologação e produção, desde que os requisitos tenham sido bem definidos e documentados.