Questões de Noções de Informática - Inteligência Artificial e Automação para Concurso - Página 2

Q3961415

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

Q3961415 Noções de Informática

Suponha que, em determinada secretaria de fazenda estadual, se esteja avaliando a aplicação de arquiteturas de deep learning para otimizar processos de fiscalização e gestão. Considerando essa situação hipotética e as propriedades das redes neurais convolucionais (CNNs), cuja arquitetura é baseada em camadas de filtragem para a extração de hierarquias de características espaciais, assinale a opção que indica uma aplicação tecnicamente adequada das CNNs, seguida de sua descrição.

A

redução de dimensionalidade — aplicação de camadas convolucionais para o cálculo de indicadores fiscais sintéticos a partir de variáveis estatísticas descorrelacionadas em ambiente Big Data

B

análise econométrica — estimativa da elasticidade-preço da demanda e impacto do PIB na receita estadual por meio do treinamento de filtros convolucionais em variáveis macroeconômicas agregadas

C

agrupamento de contribuintes — utilização de CNNs para a segmentação de empresas por comportamento de crédito, utilizando como entrada bases de dados relacionais e tabelas de histórico de pagamentos

D

modelagem preditiva de receita — aplicação de CNNs para o ajuste de modelos autorregressivos de séries temporais de arrecadação baseados estritamente em dados numéricos tabelados

E

auditoria de documentos fiscais — reconhecimento de padrões e classificação automática de documentos digitalizados (como notas fiscais, faturas ou contratos), com vistas a identificar fraudes ou inconsistências em elementos visuais

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Q3961413

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

Q3961413 Noções de Informática

No que concerne aos fundamentos conceituais e operacionais do aprendizado de máquina, julgue os itens a seguir.
I O algoritmo de aprendizado constitui o procedimento lógico-matemático (ou processo de otimização) aplicado ao conjunto de dados para a indução de um modelo; este último representa a generalização ou hipótese final capaz de realizar inferências sobre dados não observados durante o treinamento.
II Os parâmetros são variáveis internas ao modelo cujos valores são aprendidos ou estimados a partir dos dados (ex.: pesos em redes neurais ou coeficientes de regressão); por outro lado, os hiperparâmetros são configurações externas ao modelo, definidas antes do processo de treinamento, que controlam o comportamento do algoritmo e a complexidade do modelo (ex.: número de vizinhos no KNN ou a taxa de aprendizado).
III No aprendizado supervisionado, o objetivo é a indução de uma função de mapeamento entre variáveis de entrada e uma variável alvo predestinada (rótulo); já no aprendizado não supervisionado, o processo foca a descoberta de padrões intrínsecos, estruturas latentes ou distribuições em dados que não possuem anotações ou supervisão externa.
Assinale a opção correta.

A

Apenas o item II está certo.

B

Apenas o item III está certo.

C

Apenas os itens I e II estão certos.

D

Apenas os itens I e III estão certos.

E

Todos os itens estão certos.

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Q3961412

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

Q3961412 Noções de Informática

No âmbito do aprendizado de máquina não supervisionado, os algoritmos de agrupamento (clustering) apresentam diferentes abordagens para a organização de dados sem rótulos. Considerando as propriedades operacionais dos algoritmos k-means, DBSCAN e SOM (self-organizing maps), assinale a opção correta.

A

O DBSCAN e o SOM operam sob a mesma função de custo baseada na minimização da soma dos erros quadráticos (SSE) em relação a um ponto central fixo.

B

O k-means é um algoritmo de particionamento que minimiza a variância intracluster, sendo inerentemente robusto quanto à presença de outliers devido ao uso da média aritmética para o cálculo dos centroides.

C

O DBSCAN fundamenta-se na densidade local de pontos, permitindo a identificação de agrupamentos de formas geométricas arbitrárias e a segregação de ruído, prescindindo da especificação prévia do número de clusters.

D

O SOM utiliza uma arquitetura de rede neural competitiva para realizar a redução de dimensionalidade e o agrupamento, garantindo a preservação da topologia global sem a necessidade de definir uma vizinhança entre os neurônios.

E

O k-means apresenta desempenho superior ao DBSCAN na detecção de agrupamentos não convexos ou com densidades significativamente distintas.

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Q3955575

Ano: 2026 Banca: IVIN Órgão: Prefeitura de Campo Grande do Piauí - PI Prova: IVIN - 2026 - Prefeitura de Campo Grande do Piauí - PI - Professor Ciências da Computação |

Q3955575 Noções de Informática

No contexto de Inteligência Artificial (IA) Generativa multimodal, considere as seguintes afirmações:
I. O modelo CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) foi desenvolvido para entender a relação entre imagens e definições em texto. Ele aprende comparando pares de imagens e textos encontrados na internet, permitindo que o sistema encontre imagens relevantes a partir de uma descrição em linguagem natural, sem precisar que o usuário tenha previamente classificado cada imagem manualmente.
II. O Stable Diffusion é uma IA generativa especializada em criar imagens foto realistas e arte a partir de texto de forma eficiente a partir de descrições de textos. Em vez de processar imagens completas, que que exige computação forte, ele trabalha em uma representação otimizada das imagens, gerando resultados de qualidade com menor custo computacional.
III. O modelo GPT-4 Vision é um modelo de Inteligência Artificial multimodal consegue "ler" conteúdo visual e entenda o contexto de imagens, fotografias, gráficos, captura de telas e documentos convertendo pedaços da imagem em informações numéricas compatíveis com o processamento de texto. Essencialmente, o sistema trata as imagem inseridas na conversa, permitindo análise integrada de texto e imagem.
Após análise das afirmativas, assinale a alternativa correta:

A

Apenas a afirmativa I está correta.

B

Apenas a afirmativa II está correta.

C

As afirmativas I e II estão corretas.

D

As afirmativas II e III estão corretas.

E

As afirmativas I, II e III estão corretas.

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Q3952841

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3952841 Noções de Informática

Com relação à orquestração de dados, analise as afirmativas a seguir.

I. Um agendador baseado em tempo, como o cron, dispara tarefas conforme um horário configurado.
II. Um sistema de orquestração pode iniciar tarefas quando as dependências de um grafo acíclico direcionado (DAG) são satisfeitas e pode sinalizar falhas durante a execução.
III. Um sistema de orquestração pode manter histórico de execuções e suportar reprocessamento de períodos anteriores por meio de backfill.

É verdadeiro o que se afirma em

A

I, II e III.

B

I e II, apenas.

C

I e III, apenas.

D

II, apenas.

E

III, apenas.

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Q3952840

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3952840 Noções de Informática

Em relação ao aprendizado de máquina não supervisionado, analise as afirmativas a seguir.

I. No algoritmo k-means, a atribuição de cada instância a um grupo é feita pela menor distância ao centroide, e os centroides são atualizados como a média das instâncias atribuídas a cada grupo, de forma iterativa até um critério de parada.
II. O coeficiente de silhouette é uma métrica de avaliação de agrupamento, baseada em a(i) (distância média da instância i ao seu grupo) e b(i) (menor distância média de i a um grupo vizinho), assumindo valores no intervalo [−1,1].
III. O algoritmo DBSCAN é um método de agrupamento baseado em centroides, no qual o número de grupos k é definido previamente.

É verdadeiro o que se afirma em

A

I e II, apenas.

B

I e III, apenas.

C

II, apenas.

D

III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3951172

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3951172 Noções de Informática

Com relação à segmentação de objetos e caracteres, julgue verdadeira (V) ou falsa (F) cada uma das afirmativas a seguir.

I. No processo de leitura de placas de veículos, a segmentação falha frequentemente quando os caracteres estão "tocando" uns aos outros devido a baixas resoluções ou borrões.
II. A segmentação por "Crescimento de Regiões" (Region Growing) agrupa pixels vizinhos com propriedades semelhantes (como cor ou intensidade) para isolar objetos.
III. A segmentação de caracteres torna-se mais precisa quando aplicada diretamente sobre imagens coloridas, sem qualquer etapa prévia de conversão para tons de cinza ou binarização, pois a presença de múltiplos canais sempre reduz ambiguidades.

A sequência correta é

A

I - V; II - F; III - V.

B

I - F; II - F; III - V.

C

I - V; II - F; III - F.

D

I - F; II - V; III - F.

E

I - V; II - V; III - F.

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Q3951171

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3951171 Noções de Informática

No que diz respeito ao uso de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) para a leitura automática de placas, julgue verdadeira (V) ou falsa (F) cada uma das afirmativas a seguir.

I. O padrão de placas de veículos, que utiliza uma combinação de letras e números sem posição fixa, foi planejado para facilitar o trabalho dos motores de OCR baseados em modelos estatísticos rígidos.
II. A normalização de iluminação através da equalização de histograma ajuda a mitigar falhas de leitura causadas por sombras intensas sobre a placa.
III. Em sistemas de Reconhecimento de Placas de Licenciamento, a "Localização da Placa" é a etapa que deve ocorrer obrigatoriamente após o reconhecimento de cada caractere.

A sequência correta é

A

I - V; II - F; III - V.

B

I - F; II - F; III - V.

C

I - V; II - F; III - F.

D

I - F; II - V; III - F.

E

I - V; II - V; III - F.

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Q3951156

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3951156 Noções de Informática

Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser classificados como paramétricos e não paramétricos. São exemplos de algoritmos não paramétricos

A

Decision Tree e linear SVM.

B

Linear Discriminant Analysis e Logistic Regression.

C

Random Forest e K-Nearest Neighbors.

D

K-Nearest Neighbors e Linear SVM.

E

Random Forest e Linear Discriminant Analysis

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Q3951154

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3951154 Noções de Informática

Na etapa de transformação dos dados no processo de descoberta de informação, a técnica que mapeia dados de alta cardinalidade em um espaço de dimensão inferior, de tal forma que a informação relevante para o problema de aprendizado seja preservada, é chamada de

A

Embedding.

B

Hashed Feature.

C

Feature Cross.

D

Reframing.

E

Ensembles.

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Q3950103

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: GHC-RS Provas: FUNDATEC - 2026 - GHC-RS - Auxiliar de Farmácia | FUNDATEC - 2026 - GHC-RS - Técnico de Enfermagem (Intensivista Adulto) | FUNDATEC - 2026 - GHC-RS - Técnico de Radiologia (Radiologia) |

Q3950103 Noções de Informática

O campo da Inteligência Artificial (IA) que se refere ao uso de IA para criar novos conteúdos, como textos, imagens, áudios e vídeos, é conhecido como IA:

A

Tradicional.

B

Preditiva.

C

Teórica.

D

Reativa.

E

Generativa.

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Q3947198

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-MT Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-MT - Fiscal de Tributos Estaduais |

Q3947198 Noções de Informática

Dentre as técnicas de Machine Learning, constitui um exemplo de aprendizado não supervisionado

A

k-NN.

B

SVM com kernel linear.

C

k-means.

D

Random Forest.

E

Regressão logística.

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Q3941014

Ano: 2026 Banca: AMEOSC Órgão: Prefeitura de Mondaí - SC Prova: AMEOSC - 2026 - Prefeitura de Mondaí - SC - Contador |

Q3941014 Noções de Informática

A intensificação do uso de tecnologias digitais tem redefinido padrões produtivos, relações de trabalho e formas de interação social. Sistemas baseados em inteligência artificial, infraestrutura em nuvem, redes de alta conectividade e mecanismos de segurança cibernética passaram a integrar políticas públicas e estratégias empresariais. Ao mesmo tempo, debates éticos e regulatórios ganham relevância diante do uso massivo de dados e da automação de decisões. Nesse cenário, a compreensão dos fundamentos técnicos e das implicações sociais dessas inovações torna-se essencial para a análise crítica das transformações em curso. Considerando esse contexto, analise as afirmações a seguir e classifique cada uma como verdadeira (V) ou falsa (F).
(__)Modelos de inteligência artificial generativa são capazes de produzir textos, imagens e códigos a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados.
(__)A computação em nuvem elimina completamente a necessidade de infraestrutura física de servidores por parte das empresas.
(__)A expansão das redes de quinta geração favorece aplicações que exigem baixa latência e maior capacidade de conexão simultânea.
(__)A criptografia é irrelevante para a segurança digital em ambientes corporativos, pois a proteção depende exclusivamente de antivírus.
A sequência CORRETA, de cima para baixo, é:

A

F, V, F, V.

B

V, V, F, F.

C

F, F, V, V.

D

V, F, V, F.

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Q3940738

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940738 Noções de Informática

Os algoritmos de aprendizado de máquina são frequentemente categorizados em supervisionados e não supervisionados.

Qual é a principal característica do aprendizado supervisionado?

A

O algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados não rotulados, tentando encontrar estruturas ou padrões ocultos nos próprios dados.

B

O algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados de treinamento que contém exemplos de entrada e as saídas corretas correspondentes (rótulos).

C

O algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições por suas ações em um ambiente (aprendizado por reforço).

D

O algoritmo é utilizado exclusivamente para agrupar dados em clusters com base em sua similaridade.

E

O algoritmo não requer uma fase de treinamento e faz previsões com base em regras predefinidas.

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Q3940736

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940736 Noções de Informática

O aprendizado de máquina (Machine Learning) é um campo da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam com os dados.

Qual é o objetivo principal de um modelo de aprendizado de máquina?

A

Identificar padrões nos dados de treinamento para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados não vistos.

B

Armazenar e recuperar grandes volumes de dados de forma eficiente e segura.

C

Visualizar dados de forma interativa através de gráficos e dashboards.

D

Executar uma sequência de regras de negócio predefinidas para automatizar um processo.

E

Transmitir dados em tempo real entre diferentes sistemas com baixa latência.

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Q3927348

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Redes |

Q3927348 Noções de Informática

Com relação ao uso de ferramentas de inteligência artificial, um dos tipos de modelos de deep learning é treinado em imensas quantidades de dados, tornando-o capaz de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas. Esse tipo e sua respectiva sigla, em inglês, são chamados de:

A

k-vizinhos mais próximos; (KNN)

B

computação de alto desempenho; (HPC)

C

automação de processos robóticos; (RPA)

D

arquitetura de computação unifi cada; (CUA)

E

modelos de linguagem de grande escala; (LLM)

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Q3927248

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q3927248 Noções de Informática

Com relação ao uso de ferramentas de inteligência artifi cial, um dos tipos de modelos de deep learning é treinado em imensas quantidades de dados, tornando-o capaz de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas. Esse tipo e sua respectiva sigla, em inglês, são chamados de:

A

k-vizinhos mais próximos; (KNN)

B

computação de alto desempenho; (HPC)

C

automação de processos robóticos; (RPA)

D

arquitetura de computação unifi cada; (CUA)

E

modelos de linguagem de grande escala; (LLM)

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Q3926563

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Suporte e Infraestrutura |

Q3926563 Noções de Informática

Com relação ao uso de ferramentas de inteligência artificial, um dos tipos de modelos de deep learning é treinado em imensas quantidades de dados, tornando-o capaz de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas. Esse tipo e sua respectiva sigla, em inglês, são chamados de:

A

k-vizinhos mais próximos; (KNN)

B

computação de alto desempenho; (HPC)

C

automação de processos robóticos; (RPA)

D

arquitetura de computação unificada; (CUA)

E

modelos de linguagem de grande escala; (LLM)

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Q3922377

Ano: 2026 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Jeriquara - SP Provas: Avança SP - 2026 - Prefeitura de Jeriquara - SP - Auxiliar de Desenvolvimento Infantil - ADI | Avança SP - 2026 - Prefeitura de Jeriquara - SP - Monitor Escolar |

Q3922377 Noções de Informática

Considerando o uso de ferramentas digitais baseadas em inteligência artificial no ambiente de trabalho, assinale a alternativa correta acerca do Microsoft Copilot:

A

Trata-se de um programa destinado exclusivamente à execução de cálculos financeiros avançados, sem interação textual com o usuário.

B

Consiste em um recurso digital que utiliza inteligência artificial para compreender solicitações do usuário e fornecer respostas, apoio à redação e outras formas de assistência.

C

É um aplicativo voltado apenas ao entretenimento, não possuindo aplicação prática em atividades profissionais.

D

Funciona de maneira independente de comandos do usuário, realizando tarefas automaticamente sem qualquer solicitação prévia.

E

Limita-se à criação de imagens gráficas, não oferecendo suporte à elaboração de textos ou esclarecimento de dúvidas.

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Q3922292

Q3922292 Noções de Informática

Considerando o uso de ferramentas digitais baseadas em inteligência artificial no ambiente de trabalho, assinale a alternativa correta acerca do Microsoft Copilot:

A

Trata-se de um programa destinado exclusivamente à execução de cálculos financeiros avançados, sem interação textual com o usuário.

B

Consiste em um recurso digital que utiliza inteligência artificial para compreender solicitações do usuário e fornecer respostas, apoio à redação e outras formas de assistência.

C

É um aplicativo voltado apenas ao entretenimento, não possuindo aplicação prática em atividades profissionais.

D

Funciona de maneira independente de comandos do usuário, realizando tarefas automaticamente sem qualquer solicitação prévia.

E

Limita-se à criação de imagens gráficas, não oferecendo suporte à elaboração de textos ou esclarecimento de dúvidas.

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

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