Questões de Noções de Informática - Inteligência Artificial e Automação para Concurso - Página 19

Q3610483

Ano: 2025 Banca: Quadrix Órgão: CREF - 22ª Região (ES) Prova: Quadrix - 2025 - CREF - 22ª Região (ES) - Assistente Administrativo |

Q3610483 Noções de Informática

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

Todos os sistemas de inteligência artificial operam de forma completamente autônoma, sem necessidade de supervisão ou de intervenção humana em nenhum estágio.

Certo

Errado

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Q3610482

Ano: 2025 Banca: Quadrix Órgão: CREF - 22ª Região (ES) Prova: Quadrix - 2025 - CREF - 22ª Região (ES) - Assistente Administrativo |

Q3610482 Noções de Informática

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

Em sistemas de recomendação, como os utilizados por plataformas de streaming, algoritmos de inteligência artificial analisam o comportamento do usuário para sugerir conteúdos personalizados.

Certo

Errado

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Q3607385

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: PGM - RJ Provas: FGV - 2025 - PGM - RJ - Analista de Procuradoria - Especialidade Gestão | FGV - 2025 - PGM - RJ - Analista de Procuradoria - Especialidade Comunicação | FGV - 2025 - PGM - RJ - Analista de Procuradoria - Especialidade Administrativa |

Q3607385 Noções de Informática

Os sistemas de aprendizado de máquina se enquadram em uma ou mais categorias de acordo com a forma como seus modelos aprendem a fazer previsões ou gerar conteúdo.

Modelos, que precisam inferir suas próprias regras e fazem previsões com base em dados que não contêm respostas corretas, e cujo objetivo é identificar padrões significativos nos dados, são conhecidos como:

A

modelos de linguagem de grande escala.

B

aprendizado não supervisionado.

C

aprendizado supervisionado.

D

aprendizado por reforço.

E

modelos generativos.

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Q3605975

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: PGM - RJ Prova: FGV - 2025 - PGM - RJ - Analista de Procuradoria - Especialidade Direito / Analista de Procuradoria / Analista Legislativo - Especialidade Direito |

Q3605975 Noções de Informática

As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina e podem ser classificadas em diferentes tipos, sendo usadas para distintos propósitos.

O tipo de redes neurais que são bem-sucedidas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de padrões e visão computacional são denominadas de redes:

A

neurais recorrentes.

B

neurais convolucionais.

C

de algoritmos genéricos.

D

de processamento de linguagem natural.

E

evolucionárias de processamento discricional.

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Q3604774

Ano: 2025 Banca: Quadrix Órgão: CRP - SP Provas: Quadrix - 2025 - CRP - SP - Profissional de Suporte Administrativo | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Administração | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Arquivologia | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Contabilidade | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Secretariado | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Segurança do Trabalho | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3604774 Noções de Informática

Quanto ao navegador Microsoft Edge, ao backup em nuvem e à inteligência artificial (IA), julgue o item seguinte.

Ferramentas fundamentadas em IA, como os chatbots, podem aprender com interações anteriores e melhorar as suas respostas ao longo do tempo.

Certo

Errado

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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3604773

Ano: 2025 Banca: Quadrix Órgão: CRP - SP Provas: Quadrix - 2025 - CRP - SP - Profissional de Suporte Administrativo | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Administração | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Arquivologia | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Contabilidade | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Secretariado | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Segurança do Trabalho | Quadrix - 2025 - CRP - SP - Técnico Especializado em Suporte Administrativo - Técnico em Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3604773 Noções de Informática

Quanto ao navegador Microsoft Edge, ao backup em nuvem e à inteligência artificial (IA), julgue o item seguinte.

A IA é exclusivamente voltada para aplicações científicas e não possui uso prático em ambientes corporativos.

Certo

Errado

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Q3595756

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3595756 Noções de Informática

No treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, uma técnica importante, utilizada para estabilizar o treinamento e favorecer a convergência - especialmente ao lidar com camadas profundas -, é a normalização por camada, conhecida como Layer Normalization, que consiste em:

A

normalizar as ativações ao longo dos canais de entrada, reduzindo o desvio padrão espacial, ideal para modelos CNN.

B

realizar a normalização entre exemplos de treinamento, reduzindo a variação das ativações dentro de um mesmo lote.

C

normalizar as ativações individualmente para cada exemplo, considerando todos os neurônios da mesma camada.

D

aplicar uma normalização nas ativações por meio de uma média móvel das ativações das camadas anteriores.

E

realizar uma normalização baseada em gradientes acumulados, diretamente no passo de retropropagação (backpropagation).

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Q3595753

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3595753 Noções de Informática

Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente esses modelos, extraindo respostas mais úteis, seguras e alinhadas ao objetivo do usuário.
Em relação às boas práticas de engenharia de prompt aplicadas a grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.

A

A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL.

B

Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais.

C

Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo.

D

LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas.

E

A engenharia de prompt não tem impacto sobre a segurança das respostas geradas, já que os LLMs seguem regras internas fixas de filtragem de conteúdo.

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Q3595752

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3595752 Noções de Informática

Muitos cenários de análise de dados envolvem conjuntos sem rótulos disponíveis, como é comum em agrupamentos de clientes, detecção de padrões anômalos ou redução de dimensionalidade. Nesses casos, técnicas de aprendizado não supervisionado são essenciais para extrair conhecimento oculto nos dados.
Com relação ao aprendizado não supervisionado em Machine Learning, assinale a afirmativa correta.

A

O aprendizado não supervisionado depende de conjuntos de dados previamente rotulados para mapear entradas a saídas durante o treinamento.

B

Técnicas de aprendizado não supervisionado, como árvores de decisão e regressão logística, são ideais para prever rótulos em problemas de classificação supervisionada.

C

O aprendizado não supervisionado é utilizado para gerar automaticamente rótulos com base em padrões nos dados, sem necessidade de saídas conhecidas previamente.

D

A principal limitação do aprendizado não supervisionado é que ele não consegue lidar com grandes volumes de dados, sendo restrito a pequenos conjuntos.

E

O aprendizado não supervisionado só pode ser utilizado quando todos os atributos do conjunto de dados forem categóricos.

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Q3595751

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3595751 Noções de Informática

Em um contrato de auditoria automatizada, um órgão de controle utiliza técnicas de machine learning para identificar padrões de comportamento atípicos em diárias e passagens. Os dados não estão rotulados e a ideia é descobrir grupos de registros similares e desvios sem conhecimento prévio.
A técnica mais adequada para esse tipo de análise denomina-se:

A

Regressão Logística.

B

K-means.

C

Random Forest.

D

Redes Neurais Feedforward.

E

Naive Bayes.

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Q3595750

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3595750 Noções de Informática

Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (LLMs) vêm sendo amplamente utilizados em aplicações como tradução automática, geração de texto, reconhecimento de imagens e assistentes virtuais.
A respeito de redes neurais profundas, deep learning e grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.

A

Redes neurais profundas possuem apenas uma camada oculta entre a entrada e a saída e são ideais para tarefas simples de classificação linear.

B

O termo deep learning refere-se a técnicas que dispensam o uso de redes neurais artificiais, utilizando apenas algoritmos estatísticos tradicionais.

C

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são caracterizados por seu tamanho reduzido, pois dependem de poucos parâmetros para evitar sobrecarga computacional.

D

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos.

E

Redes neurais profundas são indicadas exclusivamente para reconhecimento de imagens e não são aplicadas em processamento de linguagem natural.

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Q3594439

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3594439 Noções de Informática

No âmbito jurídico, é possível deparar-se com situações em que é necessário identificar decisões judiciais com valores indenizatórios atípicos, sem dispor de um banco de dados pré-classificado como "normal" ou "anômalo".
Para alertar sobre esses casos, sem empregar dados históricos rotulados, a técnica de machine learning mais adequada é:

A

DBSCAN, para identificar clusters esparsos como potenciais anomalias.

B

Isolation Forest, para detecção direta de valores atípicos.

C

K-means, para agrupar decisões por faixas de valor indenizatório.

D

Autoencoders, para reconstrução de padrões normais e sinalização de desvios.

E

PCA (Análise de Componentes Principais), para visualização de outliers.

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Q3593746

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Provas: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Contas Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Contas Públicas de Saúde | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Obras Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3593746 Noções de Informática

Aprendizado não supervisionado usa algoritmos para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados. Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
Selecione a opção que contém somente métodos de aprendizado não supervisionado.

A

DBSCAN e K-Means.

B

ChatGPT e Regressão Linear.

C

Naive-Bayes e Regressão Matricial.

D

Regressão Logística e Random Forest.

E

Probabilistic Forest e Máquina de Vetor de Suporte.

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Q3593745

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Provas: FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Contas Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Contas Públicas de Saúde | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Obras Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação |

Q3593745 Noções de Informática

Com relação aos Grandes Modelos de Linguagens (LLMs), avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) LLMs são capazes de fazer inferências a partir de um contexto, gerar respostas contextualmente relevantes, traduzir documentos para outros idiomas, resumir textos, responder a perguntas ou mesmo auxiliar em tarefas de redação criativa ou geração de código.
( ) Os LLMs representam um avanço considerável no processamento de linguagem natural (PNL) e tornaram-se facilmente acessíveis ao público por meio de interfaces como o Chat GPT-3 e o GPT-4. Outros exemplos de LLMs são os modelos Llama e as representações de codificadores bidirecionais, como BERT e RoBERTa.
( ) LLM é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado na inteligência artificial generativa, capaz de executar diferentes funções. Os LLM são treinados a partir de grandes volumes de dados.

As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,

A

V – F – V.

B

V – F – F.

C

V – V – V.

D

F – V – V.

E

F – V – F.

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Q3593194

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Provas: FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Contas Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Obras Públicas | FGV - 2025 - TCE-PE - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q3593194 Noções de Informática

Os grandes modelos de linguagem, também conhecidos como LLMs (Large Language Model),

A

empregam uma tabela numérica para representar cada palavra, o que possibilita reconhecer relações entre palavras, como vocábulos com significados semelhantes.

B

correspondem a um conjunto de redes neurais em que cada uma consiste em um codificador e um decodificador com recursos de recorrência e convoluções.

C

processam entradas sequencialmente, o que potencializa a realização dos cálculos mais complexos.

D

utilizam vetores multidimensionais, conhecidos como incorporações de palavras, para representá-las de modo que aquelas com significados contextuais semelhantes ou com outras relações fiquem próximas entre si no espaço vetorial.

E

processam sequências inteiras em paralelo, empregando recursos de recorrência e convoluções, o que possibilita o uso extensivo de GPUs (Graphics Processing Units) para treinar LLMs.

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Q3592214

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-PE Prova: FGV - 2025 - TCE-PE - Procurador do Tribunal de Contas |

Q3592214 Noções de Informática

Com relação à Inteligência Artificial, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) Representa o conjunto de modelos, algoritmos, técnicas e metodologias que podem ser implementados como sistemas computacionais
( ) Produz resultados como previsões, classificações, recomendações e decisões, a partir de processos de aprendizagem baseados em grande volume de dados.
( ) Tem potencial para influenciar somente ambientes virtuais.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – F.

B

F – V – V.

C

V – F – F.

D

F – F – F.

E

V – V – V.

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Q3574372

Ano: 2025 Banca: IESES Órgão: SCGás Prova: IESES - 2025 - SCGás - Assistente Administrativo |

Q3574372 Noções de Informática

Sobre os avanços tecnológicos recentes e seus impactos sociais:

A

A computação em nuvem tornou-se obsoleta, tendo sido substituída integralmente por servidores locais nas grandes corporações.

B

A automação industrial elimina por completo a necessidade de mão de obra humana em qualquer atividade produtiva.

C

As tecnologias de blockchain são restritas ao uso em criptomoedas, não possuindo aplicações em rastreabilidade ou contratos inteligentes.

D

A inteligência artificial tem sido utilizada em diferentes setores, aumentando a eficiência produtiva, mas também levantando debates sobre privacidade, ética e mercado de trabalho.

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Q3552480

Ano: 2025 Banca: AMEOSC Órgão: Prefeitura de Barra Bonita - SC Prova: AMEOSC - 2025 - Prefeitura de Barra Bonita - SC - Psicólogo |

Q3552480 Noções de Informática

"A polícia de Santa Catarina tem apostado no uso de tecnologias e na inteligência artificial para ampliar o trabalho de policiamento preventivo - agora, com uma nova etapa de testes do sistema de segurança em grandes eventos."

Disponível em: https://www.gazetadopovo.com.br/ santa-catarina

Nos últimos anos, diversas capitais e grandes cidades brasileiras passaram a utilizar recursos tecnológicos para auxiliar no combate à criminalidade e na identificação de foragidos da Justiça. Dentre as ferramentas abaixo, qual tem se destacado por permitir a identificação automática de suspeitos em locais públicos?

A

Reconhecimento facial.

B

Sensor de calor humano.

C

Leitura biométrica.

D

Detector de movimento.

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Q3551891

Ano: 2025 Banca: IADES Órgão: ANPD Provas: IADES - 2025 - ANPD - Atividade de Complexidade Gerencial | IADES - 2025 - ANPD - Atividade de Complexidade Intelectual |

Q3551891 Noções de Informática

Em relação aos modelos de inteligência artificial (IA), assinale a alternativa correta.

A

O modelo de aprendizado por reforço é utilizado apenas para análise de dados estáticos, não sendo aplicável em sistemas que envolvem interação dinâmica com o ambiente.

B

Sistemas fundamentados exclusivamente em regras lógicas não são considerados modelos de inteligência artificial, pois não possuem capacidade de aprendizado.

C

Modelos de IA supervisionada são incapazes de realizar predições quando expostos a dados previamente não vistos, limitando sua aplicabilidade prática.

D

Modelos de aprendizado não supervisionado necessitam de dados rotulados para ajustar seus parâmetros e identificar tendências nos conjuntos analisados.

E

Redes neurais artificiais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender a partir de grandes volumes de dados e ajustar seus pesos para reconhecer padrões complexos.

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Q3548338

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: IF-MS Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - IF-MS - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3548338 Noções de Informática

Um instituto de pesquisa governamental está desenvolvendo um sistema inteligente para análise de dados sobre cursos de capacitação de servidores públicos. O objetivo é otimizar a oferta de cursos com base nos padrões de participação e desempenho dos servidores. Durante a fase de definição do modelo de aprendizado de máquina, a equipe propôs duas tarefas:
Tarefa A: prever se um servidor concluirá o curso com sucesso com base em variáveis como frequência, tipo de curso e cargo;
Tarefa B: identificar grupos com padrões semelhantes de participação, sem informações prévias sobre desempenho.
Com base nesse contexto, assinale a alternativa que caracteriza corretamente os tipos de modelos aplicáveis a cada tarefa.

A

Tarefa A: é descritiva, pois agrupa os servidores com base em características conhecidas. Tarefa B: é preditiva, pois tenta prever o comportamento futuro de cada grupo.

B

As Tarefas A e B são supervisionadas, pois partem de atributos fornecidos na base de dados.

C

Tarefa A: exige um modelo supervisionado, pois há uma variável-alvo definida. Tarefa B: exige um modelo não supervisionado, já que não há rótulos conhecidos.

D

Tarefa A: é não supervisionada, pois trabalha com agrupamento baseado em dados históricos. Tarefa B: é supervisionada, pois depende de atributos quantitativos.

E

As Tarefa A e B exigem apenas classificação binária, pois lidam com decisões do tipo “sim” ou “não”.

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Questões de Concurso Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática

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