Questões de Noções de Informática - Inteligência Artificial e Automação para Concurso

Q4044897

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Araquari - SC Provas: FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Técnico Agrícola | FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Técnico de Enfermagem | FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Assistente Administrativo | FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Atendente de Farmácia | FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Auxiliar de Saúde Bucal | FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Araquari - SC - Orientador Social |

Q4044897 Noções de Informática

Sobre o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa em ambientes de trabalho e considerando sua aplicação na produção de textos, imagens e outros conteúdos digitais no dia a dia profissional, analise as assertivas a seguir, assinalando V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) IA generativa é capaz de criar novos conteúdos, como textos, imagens ou código, semelhantes aos dados em que foi treinada.
( ) Modelos generativos podem apoiar a elaboração de relatórios, rascunhos de apresentações e imagens ilustrativas em atividades de trabalho.
( ) Como são automáticos, os conteúdos gerados por IA podem ser usados em documentos oficiais sem revisão humana, pois não oferecem risco de erros ou vieses.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

A

V – V – F.

B

V – F – F.

C

F – V – V.

D

F – F – V.

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Q4039287

Q4039287 Noções de Informática

O avanço de ferramentas de inteligência artificial integradas às redes sociais, como o Grok na plataforma X e assistentes baseados em IA da Meta incorporados ao WhatsApp, tem ampliado significativamente as formas de interação digital. Considerando esse contexto, analise as afirmações a seguir:

I. Ferramentas de IA em redes sociais podem automatizar respostas e gerar conteúdos, influenciando diretamente a forma como informações são produzidas e consumidas.
II. A utilização dessas IAs elimina completamente o risco de disseminação de desinformação, pois todo conteúdo gerado é automaticamente verificado.
III. A integração de IA em aplicativos de mensagens e redes sociais pode aumentar a produtividade dos usuários, mas também levanta preocupações relacionadas à privacidade e uso de dados.
IV. O uso dessas tecnologias não possui impacto social relevante, sendo limitado apenas a melhorias técnicas nas plataformas.

Após análise, conclui-se que estão corretas as afirmações:

A

II e IV.

B

I, II e III.

C

I e III.

D

II e III.

E

III e IV.

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Q4029838

Ano: 2026 Banca: FAFIPA Órgão: Prefeitura de Rio Branco do Sul - PR Prova: FAFIPA - 2026 - Prefeitura de Rio Branco do Sul - PR - Auditor Fiscal de Tributos Municipais |

Q4029838 Noções de Informática

No contexto de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o Gemini e o ChatGPT, o termo "Alucinação" (Hallucination) refere-se ao fenômeno técnico em que o modelo:

A

demonstra autoconsciência e capacidade de expressar sentimentos subjetivos em relação ao interlocutor.

B

interrompe a geração de texto ao detectar que o prompt do usuário viola diretrizes de segurança e ética.

C

gera informações que apresentam estrutura coerente e verossímil, porém são factualmente incorretas ou não fundamentadas nos dados de treinamento.

D

apresenta latência elevada na resposta devido à sobrecarga nos clusters de processamento gráfico (GPU).

E

produz erros de lógica de programação que impedem a execução de scripts em linguagens de alto nível.

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Q4025182

Ano: 2026 Banca: UNIVALI Órgão: Prefeitura de Luiz Alves - SC Prova: UNIVALI - 2026 - Prefeitura de Luiz Alves - SC - Técnico em Manutenção e Suporte de Informática |

Q4025182 Noções de Informática

Texto associado

Levei 20 minutos para enganar ChatGPT e Gemini − e os fiz contar mentiras sobre mim

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto apresenta uma reflexão sobre o funcionamento dos sistemas de inteligência artificial utilizados na produção e circulação de informações na internet, abordando situações em que esses sistemas interagem com conteúdos disponíveis na rede e com as consultas feitas pelos usuários.

De acordo com o texto-base, assinale a alternativa CORRETA.

A

O texto indica que informações publicadas na internet podem influenciar respostas produzidas por sistemas de inteligência artificial.

B

O experimento apresentado no texto demonstra que os sistemas de inteligência artificial conseguem impedir a circulação de conteúdos falsos na internet.

C

O texto sustenta que o uso de chatbots elimina a necessidade de avaliar criticamente as informações obtidas em ferramentas digitais.

D

O experimento descrito no texto demonstra que a manipulação de conteúdos ocorre apenas em situações raras e sem impacto sobre decisões importantes.

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Q4024988

Ano: 2026 Banca: AMEOSC Órgão: Prefeitura de Guaraciaba - SC Prova: AMEOSC - 2026 - Prefeitura de Guaraciaba - SC - Operador de Máquinas (CNH categoria D) |

Q4024988 Noções de Informática

Um recurso tecnológico tem o avanço de seu uso por estudantes impulsionado por grandes empresas do setor, mas ainda encontra resistência de parte dos professores, principalmente por questões éticas, de imprecisão e transparência. Pesquisas indicam que no Brasil o recurso é usado por 85% dos universitários, 70% dos estudantes do ensino médio e 40% do ensino fundamental.
Baseada em: https://jornal.usp.br/radio-usp
Qual é este recurso?

A

A rede 5G.

B

Os aparelhos de comunicação móveis.

C

A Inteligência Artificial.

D

A dark web.

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Q4024956

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: CRT-RS Provas: FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Eletrotécnica | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Mecânica | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Eletrônica | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Edificações | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Eletromecânica | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Telecomunicações | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Meio Ambiente | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Mecatrônica | FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Técnico Fiscal - Técnico em Agrimensura |

Q4024956 Noções de Informática

Ao se deparar com uma informação gerada por IA, a conduta mais adequada é:

A

Compartilhar a informação imediatamente em redes ou aplicativos de comunicação, sem realizar qualquer tipo de verificação prévia.

B

Considerar a informação correta pelo fato de ter sido gerada por um sistema automatizado baseado em grandes volumes de dados.

C

Confirmar a informação por meio da consulta a fontes confiáveis, atualizadas e independentes, antes de utilizá-la ou compartilhá-la.

D

Desconsiderar apenas dados numéricos apresentados, mantendo o uso das demais informações fornecidas pela IA.

E

Utilizar exclusivamente a própria ferramenta de IA para validar a informação, sem recorrer a fontes externas independentes.

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Q4023379

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: CRT-RS Prova: FUNDATEC - 2026 - CRT-RS - Agente Administrativo |

Q4023379 Noções de Informática

Ao se deparar com uma informação gerada por IA, a conduta mais adequada é:

A

Compartilhar a informação imediatamente em redes ou aplicativos de comunicação, sem realizar qualquer tipo de verificação prévia.

B

Considerar a informação correta pelo fato de ter sido gerada por um sistema automatizado baseado em grandes volumes de dados.

C

Confirmar a informação por meio da consulta a fontes confiáveis, atualizadas e independentes, antes de utilizá-la ou compartilhá-la.

D

Desconsiderar apenas dados numéricos apresentados, mantendo o uso das demais informações fornecidas pela IA.

E

Utilizar exclusivamente a própria ferramenta de IA para validar a informação, sem recorrer a fontes externas independentes.

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Q4022635

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: SAMAE de Campos Novos - SC Prova: FUNDATEC - 2026 - SAMAE de Campos Novos - SC - Analista Técnico |

Q4022635 Noções de Informática

A Inteligência Artificial pode ser definida como:

A

Um método de compressão de arquivos.

B

Um tipo de hardware específico para redes.

C

Um sistema exclusivo de armazenamento de dados.

D

Um conjunto de técnicas que permite que as máquinas simulem capacidades humanas.

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Q4017266

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: SAMAE de Campos Novos - SC Prova: FUNDATEC - 2026 - SAMAE de Campos Novos - SC - Assistente Administrativo |

Q4017266 Noções de Informática

Sobre IA generativa, analise as assertivas abaixo:

I. Pode produzir textos, imagens e outros conteúdos.

II. Baseia-se em padrões aprendidos a partir de dados.

III. Garante que todas as informações geradas são verdadeiras.

Quais estão corretas?

A

Apenas I.

B

Apenas I e II.

C

Apenas II e III.

D

I, II e III.

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Q4013987

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Professor EBTT - Informática |

Q4013987 Noções de Informática

Considerando aspectos conceituais e práticos de Redes Neurais Artificiais e Redes Neurais Profundas (Deep Learning), assinale a alternativa INCORRETA.

A

Redes Neurais Artificiais podem ser utilizadas como modelos de aprendizado supervisionado ou não supervisionado, dependendo da configuração da arquitetura e da natureza dos dados de treinamento.

B

As Redes Neurais Profundas caracterizam-se pelo uso de múltiplas camadas ocultas, permitindo a extração de representações progressivamente mais abstratas dos dados de entrada.

C

O processo de treinamento de Redes Neurais Profundas envolve a otimização de pesos por meio de algoritmos baseados em gradiente, sendo a retropropagação (backpropagation) um componente central desse processo.

D

Em comparação com modelos tradicionais de Machine Learning, as Redes Neurais Profundas tendem a apresentar maior capacidade de modelagem, ao custo de maior demanda por recursos computacionais e maior volume de dados para treinamento.

E

A capacidade de Redes Neurais Profundas aprenderem representações complexas decorre exclusivamente do aumento do número de camadas, sendo a escolha da função de ativação um fator irrelevante para a convergência e a expressividade do modelo.

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Q4013986

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Professor EBTT - Informática |

Q4013986 Noções de Informática

No ciclo de vida de um projeto de Inteligência Artificial, a avaliação do desempenho dos modelos e o controle da generalização são etapas críticas. Após o treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado, é fundamental garantir que ele não tenha sofrido overfitting e que as métricas escolhidas sejam adequadas ao problema.
Sobre esses conceitos, assinale a alternativa INCORRETA.

A

O overfitting (sobreajuste) é caracterizado por um modelo que "memoriza" os ruídos e detalhes específicos dos dados de treinamento, resultando em um erro baixo no treino, mas um erro elevado em dados não vistos (teste).

B

Para problemas de classificação binária, métricas como Acurácia, Precisão, Recall (Sensibilidade) e a pontuação F1-Score são ferramentas essenciais para medir a eficácia do modelo.

C

A validação cruzada (Cross-Validation) é uma técnica que auxilia na mitigação do viés de seleção dos dados, permitindo uma estimativa mais robusta da performance de generalização do modelo.

D

Em problemas de regressão, onde o objetivo é prever valores contínuos, utilizam-se métricas de erro como o Erro Médio Absoluto (MAE) e o Erro Quadrático Médio (MSE).

E

O overfitting tende a ser reduzido à medida que a complexidade do modelo aumenta, pois modelos com maior número de parâmetros conseguem ignorar os ruídos dos dados e focar apenas nos padrões estruturais de longo prazo.

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Q4013976

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Professor EBTT - Informática |

Q4013976 Noções de Informática

Os grandes modelos de linguagens (LLMs - Large Language Models) são sistemas de Inteligência Artificial capazes de compreender, processar e gerar respostas semelhantes às humanas.
Sobre LLMs, assinale a alternativa CORRETA:

A

Utilizam lógica fuzzy para elaborar as respostas.

B

São projetados exclusivamente para o reconhecimento de imagens.

C

Baseiam-se em pesquisa indexada tradicional para otimizar o desempenho.

D

São modelos probabilísticos que aprendem padrões estatísticos a partir de um grande volume de dados.

E

São redes neurais treinadas que operam com regras linguísticas previamente programadas.

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Q4013974

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Professor EBTT - Informática |

Q4013974 Noções de Informática

O aprendizado de máquina (Machine Learning) é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os algoritmos aprendam e melhorem a partir de um conjunto de dados.
Nesse contexto, o tipo de aprendizagem de máquina na qual o sistema toma decisões sequenciais, recebendo recompensas ou penalidades em troca, é denominado:

A

Aprendizado Supervisionado.

B

Aprendizado Não Supervisionado.

C

Aprendizado semisupervisionado.

D

Aprendizado autossupervisionado.

E

Aprendizado por Reforço.

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Q4012829

Ano: 2026 Banca: IGEDUC Órgão: Prefeitura de Terezinha - PE Prova: IGEDUC - 2026 - Prefeitura de Terezinha - PE - Professor do Ensino Fundamental II de Matemática |

Q4012829 Noções de Informática

O avanço das tecnologias digitais tem ampliado as possibilidades de organização do ensino, permitindo novas formas de acesso ao conhecimento e diferentes caminhos para o desenvolvimento da aprendizagem. Nesse contexto, surgem propostas educacionais que consideram os interesses, as habilidades e as formas de aprender dos estudantes. Com base nessas perspectivas, assinale a alternativa CORRETA.

A

A personalização da aprendizagem implica substituir integralmente os conteúdos curriculares por temas escolhidos exclusivamente pelos estudantes.

B

A atomização do conhecimento refere-se à fragmentação do currículo em conteúdos desconectados, impossibilitando a aprendizagem aprofundada.

C

A personalização da aprendizagem baseada em tecnologias digitais elimina o papel do professor no processo educativo.

D

A utilização de tecnologias digitais na educação está basicamente relacionada à automatização de tarefas administrativas e ao avanço da robótica.

E

O uso de inteligência artificial pode identificar interesses e estilos cognitivos dos estudantes, favorecendo estratégias pedagógicas personalizadas.

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Q3999872

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Terra Roxa - PR Prova: FAU - 2026 - Prefeitura de Terra Roxa - PR - Técnico de Informática |

Q3999872 Noções de Informática

Sobre algoritmo não supervisionado é CORRETO afirmar:

I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - Esses algoritmos não funcionam sem intervenção humana.
III - Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
IV - Armazenam grandes volumes de dados.

A

Somente I e II estão corretos.

B

Somente I, II e IV estão corretos.

C

Somente I e IV estão corretos.

D

Somente I e III estão corretos.

E

Somente I, II e III estão corretos.

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Q3990319

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: UFRGS Prova: FUNDATEC - 2026 - UFRGS - Meteorologista |

Q3990319 Noções de Informática

Subcampo da Inteligência Artificial (IA) que permite que sistemas aprendam e melhorem de maneira autônoma a partir de dados, sem que tenham sido programados explicitamente para isso. A descrição acima apresenta o conceito de:

A

Internet of Things.

B

Blockchain.

C

Data Mining.

D

Machine Learning.

E

Business Intelligence.

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Q3988487

Q3988487 Noções de Informática

O uso da Inteligência Artificial (IA) tem aumentado face à multiplicação dos serviços de IA. As ferramentas de IA têm o potencial efetivo de ajudar professores e alunos sobretudo no uso do tempo, mas é preciso ter domínio do uso adequado destas ferramentas, como se depreende do excerto a seguir:

“Um dos principais fatores para obter respostas ideais de IA generativas é fornecer contexto. Ao pesquisar um tópico específico, é importante incluir alguns parâmetros no prompt para dar ao modelo uma compreensão clara da informação que está sendo buscada. Por exemplo, em vez de perguntar ‘Qual é a história de X?’ é melhor especificar ‘Quais são os principais eventos e figuras-chave na história de X?’ ” (Gomes et al ., 2024, p. 72).
Fonte: GOMES, V. T. R. P. et al. I.A. generativa como assistente no processo de ensino-aprendizagem. BIANCHESSI, Cleber (Org.). In: Tecnologias digitais na educação: dos limites às possibilidades. Curitiba: Bagai, 2024 (V. 5)

Acerca dos usos educacionais da IA e considerando o excerto apresentado, a estrutura de um de comando é adequada quando há prompt adequada especificação de parâmetros. Sobre a ideia de especificar parâmetros adequadamente, é CORRETO afirmar que:

A

automatizar a correção de provas, extinguindo a necessidade de revisão pelo professor.

B

garantir que a resposta da IA não seja genérica, fornecendo contexto como o nível dos estudantes, a disciplina e o objetivo da explicação

C

limitar a capacidade criativa da IA para que ela se atenha especificamente ao livro didático adotado.

D

evitar os efeitos das limitações técnicas da IA generativa, que é baseada no modelo Large Language Model (LLM) para o aluno..

E

fornecer informações necessárias para restringir o número de fontes que a IA utilizará.

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Q3973780

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973780 Noções de Informática

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I, enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica central consiste em

A

dispensar qualquer tipo de validação humana no processo de aprendizagem.

B

executar instruções determinísticas previamente codificadas.

C

operar com base exclusivamente em regras simbólicas definidas por especialistas.

D

aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos.

E

utilizar estatística descritiva sobre imagens de satélite.

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Q3968382

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968382 Noções de Informática

Uma rede neural profunda pode apresentar baixo erro no conjunto de treinamento e desempenho insatisfatório em dados não vistos, mesmo após múltiplas épocas de treinamento. Nesse contexto, considerando restrições que preservam a arquitetura fundamental do modelo, a estratégia que atua de forma mais adequada sobre o fenômeno descrito é

A

o aumento da taxa de aprendizado combinado à supressão de funções de ativação, o qual reduz a variância do modelo, promovendo melhor capacidade de generalização.

B

a introdução de mecanismos de regularização, dropout durante o treinamento e interrupção antecipada baseada no erro de validação, que atua diretamente na redução do sobreajuste.

C

a diminuição do conjunto de dados de treinamento, associada ao aumento do número de épocas, favorecendo a estabilização do erro de validação, ao limitar a capacidade de memorização do modelo.

D

a substituição de métodos iterativos de otimização por estratégias de busca exaustiva, garantindo a convergência global e eliminando discrepâncias entre erro de treinamento e validação.

E

a exclusão da camada de saída durante o treinamento, o que permite que as camadas internas aprendam representações mais gerais, reduzindo o erro de generalização.

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Q3961416

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961416 Noções de Informática

Uma secretaria de fazenda estadual recebe diariamente milhões de notas fiscais eletrônicas (NF-e). Um desafio central da fiscalização é validar se a descrição textual dos itens comercializados é condizente com o código NCM (nomenclatura comum do Mercosul) declarado. Para automatizar essa classificação semântica em larga escala, utiliza-se processamento de linguagem natural (PLN) e redes neurais.
Assinale a opção em que são apresentadas a técnica adequada para esse cenário e sua descrição.

A

Lemmatization — método de agrupamento não supervisionado (clustering) que organiza descrições de mercadorias por similaridade, prescindindo de rótulos de treinamento para a classificação fiscal

B

stemming — técnica de redução morfológica que mapeia palavras para vetores numéricos densos, preservando a semântica contextual completa do item fiscal

C

word embeddings — representações vetoriais de palavras em um espaço contínuo, em que termos semanticamente semelhantes são projetados em posições próximas (baixa distância vetorial), facilitando a identificação de sinônimos na descrição dos produtos

D

arquiteturas transformer — modelos baseados no mecanismo de atenção (attention), capazes de capturar dependências contextuais e relações de longo alcance entre os termos de uma descrição, sendo altamente eficazes para a tarefa de classificação de texto e compatibilização com a NCM

E

tokenização — processo de detecção de anomalias sintáticas que substitui a necessidade de modelos preditivos ao identificar erros de digitação em documentos fiscais

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligência artificial e automação em noções de informática

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