Questões de Concurso
Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática
Foram encontradas 528 questões
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.
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.
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:
Ano: 2026
Banca:
CPCON
Órgão:
Prefeitura de Nova Floresta - PB
Provas:
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Artes)
|
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Ensino Religioso) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Geografia) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério Polivalente - Classe A |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Ciências) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe A (Educação Especial) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Educação Física) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (História) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Língua Inglesa) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Língua Portuguesa) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Magistério - Classe B (Matemática) |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Professor Psicopedagogo |
CPCON - 2026 - Prefeitura de Nova Floresta - PB - Suporte Pedagógico - Classe C |
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:
“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:
Ano: 2026
Banca:
SELECON
Órgão:
EMGEPRON
Prova:
SELECON - 2026 - EMGEPRON - Analista de Sistemas (Desenvolvimento de Sistemas) |
Q3976396
Noções de Informática
Um aplicativo vai ser criado para trabalhar com
reconhecimento de imagens. Para isso, fará uso de um tipo
de algoritmo de aprendizado de máquina que utiliza dados de
treinamento rotulados para mapear um atributo específi co a um
rótulo. É um algoritmo de aprendizado supervisionado cuja saída
é conhecida, permitindo reconhecimentos de imagens, e o modelo
é treinado com dados da saída conhecida, tais como, imagens
similares àquela que se deseja reconhecer. Um tipo de algoritmo
que se adequa a essa descrição é o:
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
Q3972259
Noções de Informática
Em um modelo de rede neural artificial, além dos pesos
das conexões entre neurônios, cada unidade de processamento
recebe um valor fixo adicionado à soma ponderada de suas
entradas, cuja função é ajustar o limiar de ativação do neurônio,
permitindo maior flexibilidade na modelagem de padrões
complexos. A alternativa que corretamente identifica esse
componente é:
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
Q3962913
Noções de Informática
Em um sistema de busca semântica baseado em modelo
de linguagem de grande porte, frases digitadas por usuários e
documentos do repositório são convertidos em representações
numéricas densas de dimensão fixa, de modo que a proximidade
entre esses vetores reflita a similaridade de significado. Esse
tipo de representação vetorial é denominado:
Ano: 2026
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRECI - 24ª Região (RO)
Provas:
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Advogado
|
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Agente de Fiscalização |
Q3962591
Noções de Informática
Texto associado
Acerca do navegador Microsoft Edge, dos vírus de
computador e dos conceitos de inteligência artificial, julgue
o item seguinte.
Os algoritmos de inteligência artificial são capazes de
tomar decisões conscientes e possuem entendimento
semântico equivalente ao raciocínio humano.
Ano: 2026
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRECI - 24ª Região (RO)
Provas:
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Advogado
|
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Agente de Fiscalização |
Q3962590
Noções de Informática
Texto associado
Acerca do navegador Microsoft Edge, dos vírus de
computador e dos conceitos de inteligência artificial, julgue
o item seguinte.
Os sistemas de inteligência artificial com base em
aprendizado supervisionado exigem conjuntos de
dados previamente rotulados para treinamento dos
modelos.
Ano: 2026
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRECI - 24ª Região (RO)
Prova:
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Assistente Administrativo |
Q3962367
Noções de Informática
Texto associado
Nos itens que avaliem conhecimentos de informática, a menos que seja explicitamente informado o contrário, considere que: todos os programas mencionados estejam em configuração‑padrão, em português; o mouse esteja configurado para pessoas destras; expressões como clicar, clique simples e clique duplo refiram‑se a cliques com o botão esquerdo do mouse; e teclar corresponda à operação de pressionar uma tecla e, rapidamente, liberá‑la, acionando‑a apenas uma vez. Considere também que não haja restrições de proteção, de funcionamento e de uso em relação aos programas, arquivos, diretórios, recursos e equipamentos mencionados.
Em relação aos conceitos de redes de computadores, ao OneDrive e aos conceitos de inteligência artificial, julgue os itens seguintes.
Sistemas de inteligência artificial que se baseiam em
aprendizado de máquina dependem exclusivamente
de regras fixas programadas manualmente, não
utilizando dados para aprimorar o seu desempenho.
Ano: 2026
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRECI - 24ª Região (RO)
Prova:
Quadrix - 2026 - CRECI - 24ª Região (RO) - Assistente Administrativo |
Q3962366
Noções de Informática
Texto associado
Nos itens que avaliem conhecimentos de informática, a menos que seja explicitamente informado o contrário, considere que: todos os programas mencionados estejam em configuração‑padrão, em português; o mouse esteja configurado para pessoas destras; expressões como clicar, clique simples e clique duplo refiram‑se a cliques com o botão esquerdo do mouse; e teclar corresponda à operação de pressionar uma tecla e, rapidamente, liberá‑la, acionando‑a apenas uma vez. Considere também que não haja restrições de proteção, de funcionamento e de uso em relação aos programas, arquivos, diretórios, recursos e equipamentos mencionados.
Em relação aos conceitos de redes de computadores, ao OneDrive e aos conceitos de inteligência artificial, julgue os itens seguintes.
Assistentes virtuais e sistemas de recomendação
são exemplos de aplicações práticas de inteligência
artificial utilizadas em ambientes corporativos e
serviços digitais.
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.
Assinale a opção em que são apresentadas a técnica adequada para esse cenário e sua descrição.
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.
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.
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.
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.
Ano: 2026
Banca:
IGEDUC
Órgão:
Prefeitura de Cabo de Santo Agostinho - PE
Prova:
IGEDUC - 2026 - Prefeitura de Cabo de Santo Agostinho - PE - Psicólogo (Secretaria Municipal de Defesa Social) |
Q3955967
Noções de Informática
Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), surgem
dilemas éticos complexos sobre o uso de dados e a
autonomia dos algoritmos, especialmente no ambiente
acadêmico e de pesquisa. As universidades brasileiras
têm debatido a criação de diretrizes para o uso
responsável da IA generativa por alunos e
pesquisadores.
Analise as seguintes proposições sobre o uso ético da Inteligência Artificial:
I. O uso de ferramentas de IA para gerar textos, como artigos ou trabalhos acadêmicos, sem a devida declaração de uso e sem uma revisão crítica e substancial pelo autor humano, pode ser considerado plágio ou má conduta acadêmica, pois o trabalho não é original.
II. Os dados utilizados para treinar modelos de IA podem conter vieses (de gênero, raça, etc.) presentes na sociedade. A utilização acrítica dos resultados gerados por esses modelos pode perpetuar e amplificar esses vieses em pesquisas e tomadas de decisão.
III. A responsabilidade sobre o conteúdo gerado por uma IA é exclusivamente do desenvolvedor da ferramenta, isentando o usuário final de qualquer obrigação de verificar a veracidade, a precisão ou as implicações éticas das informações produzidas.
Está CORRETO o que se afirma em:
Analise as seguintes proposições sobre o uso ético da Inteligência Artificial:
I. O uso de ferramentas de IA para gerar textos, como artigos ou trabalhos acadêmicos, sem a devida declaração de uso e sem uma revisão crítica e substancial pelo autor humano, pode ser considerado plágio ou má conduta acadêmica, pois o trabalho não é original.
II. Os dados utilizados para treinar modelos de IA podem conter vieses (de gênero, raça, etc.) presentes na sociedade. A utilização acrítica dos resultados gerados por esses modelos pode perpetuar e amplificar esses vieses em pesquisas e tomadas de decisão.
III. A responsabilidade sobre o conteúdo gerado por uma IA é exclusivamente do desenvolvedor da ferramenta, isentando o usuário final de qualquer obrigação de verificar a veracidade, a precisão ou as implicações éticas das informações produzidas.
Está CORRETO o que se afirma em:
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:
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:
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
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
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
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
Conheça nossos planos