Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 96

Q3048293

Ano: 2024 Banca: IF-SP Órgão: IF-SP Prova: IF-SP - 2024 - IF-SP - Professor EBTT - Controle e Automação |

Q3048293 Engenharia de Software

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que utilizam um modelo matemático inspirado no neurônio biológico, obtendo aprendizado pela experiência. Encontra aplicações em visão computacional, automação residencial e industrial, robótica, microeletrônica, entre outros. A respeito de redes neurais MLP (Multi-layer Perceptron), analise as afirmativas:

I. Os parâmetros a serem definidos para a execução de uma rede MLP são número de camadas, número de neurônios em cada camada, taxa de aprendizado e função de ativação;

II. São redes recorrentes;

III. Os neurônios da camada oculta são capazes de capturar a não-linearidade dos dados;

IV. Geralmente utiliza-se a função sigmóide como função de ativação nas camadas oculta e de saída.

As afirmativas corretas são:

A

I e IV apenas

B

I e III apenas

C

I, II e IV apenas

D

I, III e IV apenas

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Q3048291

Ano: 2024 Banca: IF-SP Órgão: IF-SP Prova: IF-SP - 2024 - IF-SP - Professor EBTT - Controle e Automação |

Q3048291 Engenharia de Software

Redes Neurais Artificiais são consideradas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados. Têm sido utilizadas para resolver uma grande diversidade de aplicações, tais como tradução de idiomas, reconhecimento de fala e legendagem de imagens, além de aplicações no mercado de ações por grandes empresas como IBM, Google e Microsoft. Redes Neurais podem ser definidas como processadores paralelamente distribuídos, constituídos de unidades de processamento simples, que têm a capacidade natural de armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para uso. Com respeito à arquitetura de redes neurais artificiais, uma rede auto-realiamentada se refere a uma:

A

rede recorrente com múltiplas camadas.

B

rede alimentada adiante com única camada.

C

rede alimentada diretamente com múltiplas camadas.

D

rede MLP.

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Q3048126

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048126 Engenharia de Software

Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG).
Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?

A

Compara a resposta da LLM aos documentos recuperados para verificar seu alinhamento com a resposta desejada.

B

Refina a LLM previamente com base nos documentos, evitando custos adicionais por contexto.

C

Realiza uma tarefa de recuperação de informação para selecionar as partes de documentos que devem ser enviadas dentro do contexto.

D

Revisa localmente todas as possibilidades combinatórias das partes de documentos escolhendo um número mínimo ótimo, reduzindo assim o custo de análise.

E

Usa chamadas recursivas a LLM para enviar todas as partes necessárias do documento.

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Q3048121

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048121 Engenharia de Software

Um programador estava trabalhando no branch solvebugio e acabou o serviço. Após fazer o commit final nesse branch, ele deseja passar todas as mudanças feitas no branch solvebugio para o branch main, fazendo a integração correta de mudanças.
Considerando-se esse contexto e as melhores práticas de controle de versão, quais comandos Git esse programador deve usar para realizar essa tarefa?

A

git pull origin solvebugio && git push origin solvebugio

B

git push origin solvebugio && git pull origin solvebugio

C

git cherry-pick solvebugio main

D

git checkout solvebugio && git pull origin main

E

git checkout main && git merge solvebugio && git push origin main

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Q3048120

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048120 Engenharia de Software

Uma equipe de desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) em uma empresa de tecnologia está implementando um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina. Durante o processo de implementação, a equipe precisa estar atenta aos potenciais riscos e vulnerabilidades associados ao uso da IA. O sistema utiliza grandes volumes de dados históricos de clientes para treinar seus modelos. Há uma preocupação com a possibilidade de invasores manipularem a entrada de dados para enganar o modelo e gerar saídas indesejadas ou incorretas. A equipe deve também garantir que o modelo não exponha dados sensíveis dos clientes.
Considere as seguintes afirmativas com relação à mitigação dos riscos identificados:

I - adotar uma abordagem de fairness-aware learning para corrigir potenciais vieses no modelo, garantindo que as recomendações sejam justas para todos os grupos de usuários.
II - implementar métodos de robustness testing para simular ataques adversariais e avaliar a resiliência do modelo, e realizar auditorias regulares para identificar e corrigir vieses algorítmicos.
III - implementar técnicas de data augmentation para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, reduzindo o risco de viés algorítmico, e adotar uma estratégia de monitoramento contínuo para detectar e mitigar ataques adversariais.
IV - utilizar técnicas de differential privacy durante o treinamento do modelo para proteger dados sensíveis e garantir que as previsões do modelo não revelem informações específicas dos clientes.

Estão corretas as seguintes afirmativas:

A

I e II, apenas.

B

II, III e IV, apenas.

C

I, III e IV, apenas.

D

II e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3048116

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048116 Engenharia de Software

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

A

Para avaliar um modelo de regressão, deve-se utilizar a métrica Accuracy (acurácia) para determinar a proporção de previsões corretas, enquanto, no problema de classificação, o uso do R² ajustado é essencial para medir a variabilidade explicada pelo modelo, ajustada pelo número de features.

B

Para modelos de classificação, é importante utilizar a métrica R² para entender a proporção da variância explicada pelo modelo, enquanto o F1-score deve ser utilizado em problemas de regressão em que há um equilíbrio significativo entre as classes.

C

Para a detecção de overfitting e de underfitting, pode ser realizada a observação do trade-off entre viés e variância nas curvas de aprendizagem, independentemente do tipo de modelo (regressão ou classificação), sendo as métricas Accuracy e R² ajustado suficientes para medir a performance em ambos os casos.

D

No problema de regressão, o RMSE (Root Mean Square Error) é ideal para avaliar a média dos erros ao quadrado das previsões, e, para problemas de classificação, a análise da matriz de confusão permite calcular métricas como Precision, Recall, e F1-score, auxiliando na detecção de overfitting e underfitting.

E

No problema de regressão, o uso do MAE (Mean Absolute Error) é preferível ao RMSE (Root Mean Square Error) quando se deseja penalizar fortemente grandes erros, e, para problemas de classificação, a matriz de confusão é suficiente para detectar overfitting e underfitting.

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Q3048113

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048113 Engenharia de Software

Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

A

aplicar as técnicas de similaridade textual para realizar a rotulação de partes do discurso (POS-tagging), atribuindo uma etiqueta gramatical a cada palavra com base em sua posição no texto.

B

empregar a extração de informação para identificar e classificar as relações entre as entidades em um corpus de documentos, e em seguida aplicar a sumarização de texto para criar resumos automáticos do conteúdo.

C

executar a tradução automática para transformar um texto em outro idioma, utilizando NER para determinar a similaridade entre os textos traduzidos e os originais.

D

implementar a classificação de texto para categorizar automaticamente os documentos, utilizando POS-tagging para melhorar a precisão da rotulação gramatical e a consistência das classes atribuídas.

E

utilizar a análise de sentimento para identificar e extrair entidades nomeadas (NER) dos textos, facilitando a categorização automática das informações extraídas.

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Q3048112

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048112 Engenharia de Software

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá

A

aprimorar o modelo utilizando Random Search para explorar uma amostra limitada de hiperparâmetros, complementado por AutoML para automatizar a escolha da melhor arquitetura de modelo, mas sem a necessidade de ajuste posterior dos hiperparâmetros.

B

aplicar Random Search para selecionar aleatoriamente uma combinação de hiperparâmetros, testando apenas uma pequena amostra do espaço de busca e, em seguida, utilizar AutoTuning para selecionar automaticamente as features mais relevantes.

C

empregar algoritmos de otimização como Bayesian Optimization ou Tree-structured Parzen Estimators (TPE), para explorar o espaço de hiperparâmetros de maneira mais eficiente que o Grid Search ou Random Search, ajustando o modelo com base nas amostras mais promissoras.

D

executar AutoFeature Engineering antes de qualquer otimização de hiperparâmetros para garantir que o conjunto de dados esteja completamente preparado, utilizando Grid Search para testar uma única combinação de hiperparâmetros previamente selecionada.

E

utilizar Grid Search para testar todas as possíveis combinações de hiperparâmetros sem um espaço definido, seguido por AutoML para realizar a engenharia automática de features, ajustando o modelo de acordo com os melhores resultados.

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Q3047976

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047976 Engenharia de Software

Large Language Models (LLMs) são um tipo de modelo IA projetado para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) em uma escala muito grande. Esses modelos são treinados com enormes quantidades de dados textuais e são capazes de entender e gerar texto em linguagem natural de forma altamente sofisticada.
Em relação aos Large Language Models (LLMs), como o GPT, a abordagem mais relevante para melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas em conversas prolongadas, entre as listadas, é

A

aumentar o número de parâmetros do modelo.

B

utilizar a técnica de fine-tuning em um grande conjunto de dados não rotulados.

C

implementar um mecanismo de atenção (Attention Mechanism).

D

aplicar a tokenização BPE (Byte Pair Encoding) ao texto de entrada.

E

aumentar a frequência de palavras raras no conjunto de treinamento.

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Q3047975

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047975 Engenharia de Software

Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se ocupa da interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir que os computadores compreendam, interpretem, e gerem linguagem natural de maneira que seja útil e significativa. É um campo interdisciplinar que combina linguística, ciência da computação e aprendizado de máquina. Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), assinale a técnica mais adequada, entre as listadas, para capturar a dependência contextual de palavras em uma frase, permitindo que o modelo compreenda o significado baseado no contexto.

A

Bag of Words (BoW).

B

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).

C

Word2Vec

D

Redes Neurais Recorrentes (RNN).

E

Tokenização Simples.

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Q3047974

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047974 Engenharia de Software

Deep learning (aprendizado profundo) é uma subárea do aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos baseados em redes neurais artificiais profundas. Essas redes neurais têm várias camadas intermediárias entre a entrada e a saída, permitindo que o sistema aprenda representações de dados em múltiplos níveis de abstração.
Em deep learning, o seguinte conceito se refere ao processo de ajustar os pesos de uma rede neural durante o treinamento, de modo a minimizar a função de perda:

A

Inicialização de Pesos.

B

Normalização.

C

Propagação para Frente (Forward Propagation).

D

Backpropagation.

E

Dropout.

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Q3047973

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047973 Engenharia de Software

Das técnicas apresentadas a seguir, a mais adequada para identificar agrupamentos (clusters) em um conjunto de dados não rotulado em um problema de aprendizado de máquina não supervisionado é

A

Regressão Linear.

B

K-means.

C

Regressão Logística.

D

Análise de Componentes Principais (PCA).

E

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) para classificação.

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Q3047972

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047972 Engenharia de Software

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é

A

a Regressão Linear.

B

a Regressão Logística.

C

o K-Nearest Neighbors (KNN) para classificação.

D

a Support Vector Machine (SVM) com kernel linear para classificação.

E

a Árvore de Decisão para classificação.

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Q3047966

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047966 Engenharia de Software

Controle de versão de código-fonte usando Git é uma prática fundamental no desenvolvimento de software que permite rastrear e gerenciar alterações no código ao longo do tempo. O Git é um sistema de controle de versão distribuído que facilita o gerenciamento de código-fonte, colaboração entre equipes e manutenção do histórico do projeto.
Uma boa prática para o controle de versão de código-fonte usando Git é

A

fazer commits frequentes e pequenos para garantir que as alterações sejam bem documentadas e facilmente revertidas, se necessário.

B

fazer commits grandes e esporádicos que incluam várias alterações de uma vez para reduzir o número total de commits no repositório.

C

usar a branch main (ou master) para desenvolvimento contínuo e criar branches somente para lançamentos finais.

D

evitar a utilização de mensagens de commit para manter o histórico de commits mais limpo e conciso.

E

realizar commits diretamente no branch main (ou master) sem criar branches de desenvolvimento ou features para simplificar o fluxo de trabalho.

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Q3047964

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047964 Engenharia de Software

Containers são uma tecnologia que permite empacotar e isolar aplicações e seus ambientes em unidades consistentes e portáteis. Eles são usados para desenvolver, implantar e executar aplicações de maneira eficiente e previsível, independentemente do ambiente em que estejam sendo executados.
Uma boa prática para o desenvolvimento e gerenciamento de containers em um ambiente de produção é

A

incluir todas as ferramentas e utilitários necessários para o desenvolvimento e a produção dentro do mesmo container para garantir que tudo esteja disponível em um único local.

B

manter containers grandes e genéricos que possam ser usados para vários aplicativos para simplificar a gestão e a configuração.

C

utilizar imagens base pequenas e específicas para cada container, garantindo que cada container tenha apenas as dependências necessárias para sua funcionalidade.

D

desenvolver containers que executem múltiplos serviços para otimizar o uso dos recursos do sistema e reduzir o número total de containers.

E

armazenar dados persistentes dentro do próprio container para garantir que os dados estejam sempre disponíveis junto com o container.

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Q3047961

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047961 Engenharia de Software

Test-Driven Development (TDD) é uma abordagem de desenvolvimento de software onde os testes são escritos antes do código que implementa a funcionalidade.
Assinale a afirmativa que melhor descreve o princípio fundamental do Test-Driven Development (TDD).

A

Escrever código de produção antes de criar testes para garantir que o código funcione conforme o esperado.

B

Desenvolver um conjunto de testes abrangentes apenas após a conclusão do desenvolvimento do código.

C

Criar e executar testes automatizados antes de escrever o código de produção para garantir que o código atenda aos requisitos.

D

Escrever código de produção e testes simultaneamente sem um processo definido para assegurar a funcionalidade.

E

Utilizar testes manuais para verificar o funcionamento do código antes de publicá-lo.

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Q3047956

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047956 Engenharia de Software

Outra categoria importante dos testes de software são os testes de integração. O propósito dos testes de integração em desenvolvimento de software é

A

avaliar o desempenho do software em termos de tempo de resposta e escalabilidade sob condições de carga pesada.

B

verificar a conformidade do software com os requisitos e especificações do usuário, geralmente com foco no sistema como um todo.

C

garantir que cada componente ou módulo do software funcione corretamente quando testado isoladamente.

D

testar a interação entre diferentes módulos ou componentes do sistema para assegurar que eles funcionam corretamente em conjunto.

E

validar a interface do usuário e a usabilidade do software durante a execução real pelo usuário final.

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Q3047955

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047955 Engenharia de Software

Testar um software é um aspecto fundamental do desenvolvimento de software que visa garantir que o produto final atenda às expectativas e requisitos dos usuários e funcione de maneira correta e confiável, ou seja, é uma forma de garantir a qualidade do software. Existem várias categorias de testes de software, sendo uma das principais os testes de unidade ou testes unitários. O objetivo principal dos testes de unidade em desenvolvimento de software é

A

testar a interação entre diferentes módulos ou componentes do sistema para garantir que funcionem juntos corretamente.

B

verificar a conformidade do software com os requisitos do usuário e as especificações do projeto.

C

garantir que o software atenda aos critérios de desempenho e escalabilidade sob carga simulada.

D

validar o comportamento de partes individuais do código-fonte isoladamente para assegurar que cada unidade funciona conforme o esperado.

E

avaliar a experiência do usuário e a usabilidade do software durante o uso real.

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Q3047954

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047954 Engenharia de Software

Análise por pontos de função (APF) é uma técnica usada para medir o tamanho e a complexidade de um software com base nas funções que ele fornece ao usuário. Ela é especialmente útil para estimar o esforço necessário para o desenvolvimento e a manutenção de um sistema. No desenvolvimento de software a análise por pontos de função

A

é usada para estimar o tempo de execução do software em diferentes ambientes de hardware.

B

mede a complexidade do software com base no número de linhas de código escritas durante o desenvolvimento.

C

avalia a funcionalidade do software a partir do ponto de vista do usuário e é usada para estimar o esforço e os custos de desenvolvimento.

D

é aplicada para medir a eficiência do algoritmo de busca usado no software.

E

foca exclusivamente na validação e verificação de testes unitários durante o desenvolvimento do software.

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Q3047953

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047953 Engenharia de Software

Análise de Software ou Análise de Código é o processo de examinar o código fonte de um software para identificar e corrigir problemas, melhorar a qualidade e garantir que o código esteja alinhado com os requisitos e padrões estabelecidos. Duas das principais formas de se realizar Análise de Software é por meio da análise estática e da análise dinâmica. Assinale a opção que melhor descreve a diferença fundamental entre análise estática e análise dinâmica de software.

A

A análise estática é realizada durante a execução do software, enquanto a análise dinâmica é feita antes do software ser executado.

B

A análise estática examina o código fonte e a estrutura do software sem executá-lo, enquanto a análise dinâmica envolve a execução do software e a observação do comportamento em tempo real.

C

A análise estática é usada para medir o desempenho do software, enquanto a análise dinâmica é usada para revisar a arquitetura do sistema.

D

A análise estática é aplicada somente a softwares desenvolvidos em linguagens de programação de baixo nível, enquanto a análise dinâmica é usada para todos os tipos de linguagens.

E

A análise estática foca na identificação de erros de tempo de execução, enquanto a análise dinâmica detecta erros de compilação.

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