Questões de Concurso
Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática
Foram encontradas 501 questões
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Gravataí - RS
Provas:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Gravataí - RS - Tradutor e Intérprete da Língua Brasileira de Sinais - Libras
|
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Gravataí - RS - Orientador Social |
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Gravataí - RS - Secretário de Escola Municipal |
Q3854412
Noções de Informática
Sobre o uso de modelos de IA conversacional, como ChatGPT e Gemini, analise as
assertivas abaixo:
I. Possuem a capacidade de aprender padrões de linguagem a partir de um vasto volume de dados e, com isso, gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes.
II. Seus comportamentos e a qualidade de suas respostas podem evoluir e se aprimorar à medida que são processados mais dados, otimizações e feedback.
III. Asseguram que todas as informações geradas e fornecidas são 100% verídicas, precisas e livres de erros ou desatualizações, dada sua natureza inteligente.
Quais estão corretas?
I. Possuem a capacidade de aprender padrões de linguagem a partir de um vasto volume de dados e, com isso, gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes.
II. Seus comportamentos e a qualidade de suas respostas podem evoluir e se aprimorar à medida que são processados mais dados, otimizações e feedback.
III. Asseguram que todas as informações geradas e fornecidas são 100% verídicas, precisas e livres de erros ou desatualizações, dada sua natureza inteligente.
Quais estão corretas?
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Gravataí - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Gravataí - RS - Guarda Municipal |
Q3852207
Noções de Informática
A Guarda Municipal passou a utilizar um sistema com base em Inteligência
Artificial (IA) para auxiliar no monitoramento de ocorrências, analisando registros anteriores e
identificando padrões de situações recorrentes em determinados locais e horários. De acordo com o
conceito de IA, esse sistema se caracteriza principalmente por:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842909
Noções de Informática
O aprendizado não supervisionado é uma técnica de
machine learning que permite identificar padrões e
relacionamentos em dados sem que haja supervisão
humana.
Avalie as afirmativas quanto ao Aprendizado Não Supervisionado:
I.Para redução de dimensionalidade pode ser utilizada a técnica de Análise de componentes principais (PCA, Principal Component Analysis)
II.O algoritmo de agrupamento K-Means divide um conjunto de dados em k grupos distintos
III.Agrupamento Hierárquico produz uma visualização em forma de árvore hierárquica de clusters (ou grupos), chamada dendrograma
IV.Uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados.
Estão corretas as afirmativas:
Avalie as afirmativas quanto ao Aprendizado Não Supervisionado:
I.Para redução de dimensionalidade pode ser utilizada a técnica de Análise de componentes principais (PCA, Principal Component Analysis)
II.O algoritmo de agrupamento K-Means divide um conjunto de dados em k grupos distintos
III.Agrupamento Hierárquico produz uma visualização em forma de árvore hierárquica de clusters (ou grupos), chamada dendrograma
IV.Uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842903
Noções de Informática
Quanto às relações entre os termos empregados nos
sistemas Analytics, especialmente associados às
tecnologias de Aprendizado de Máquina (ou ML,
Machine Learning) e Inteligência Artificial (ou AI, Artificial
Intelligence).
I.Um dos subconjuntos do Machine Learning corresponde à Aprendizagem Profunda (ou Deep Learning)
II.Um subcampo da Artificial Intelligence corresponde ao Machine Learning.
III.As áreas de Machine Learning e de Artificial Intelligence são distintas e não possuem qualquer relacionamento ou conexão.
Estão corretas as afirmativas:
I.Um dos subconjuntos do Machine Learning corresponde à Aprendizagem Profunda (ou Deep Learning)
II.Um subcampo da Artificial Intelligence corresponde ao Machine Learning.
III.As áreas de Machine Learning e de Artificial Intelligence são distintas e não possuem qualquer relacionamento ou conexão.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842897
Noções de Informática
O problema que ocorre quando é empregado o
algoritmo de retropropagação gera gradientes
extremamente pequenos durante o treinamento é:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842891
Noções de Informática
Observe as afirmativas a seguir em relação aos sistemas
Analytics:
I.Aprendizado de máquina (ou Machine Learning) se refere a processo que usa modelos matemáticos de dados para auxiliar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas.
II.Inteligência artificial (ou Artificial Intelligence), que se refere a um subconjunto do aprendizado de máquina, é a capacidade de um sistema computacional de mimetizar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas.
III.Análise de dados preditiva realiza previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados.
IV.Análise prescritiva corresponde a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
Assinale a alternativa correta:
I.Aprendizado de máquina (ou Machine Learning) se refere a processo que usa modelos matemáticos de dados para auxiliar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas.
II.Inteligência artificial (ou Artificial Intelligence), que se refere a um subconjunto do aprendizado de máquina, é a capacidade de um sistema computacional de mimetizar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas.
III.Análise de dados preditiva realiza previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados.
IV.Análise prescritiva corresponde a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
Assinale a alternativa correta:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842889
Noções de Informática
Aprendizado supervisionado é uma técnica que usa
dados rotulados para treinar algoritmos, com o objetivo
de que esses algoritmos aprendam a relação entre as
entradas e as saídas.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842888
Noções de Informática
Em aprendizado de máquina, muitos algoritmos
requerem que os dados de entrada sejam numéricos. No
entanto, é comum lidar com variáveis categóricas, que
representam categorias ou rótulos, como "vermelho",
"azul", "verde" para cores, ou "masculino" e "feminino"
para sexo. Para que esses dados possam ser utilizados
efetivamente em modelos preditivos, é necessário
transformá-los em uma representação numérica
adequada. Ao lidar com dados categóricos, qual das
seguintes técnicas é comumente utilizada para
transformá-los em uma representação adequada para
modelos de aprendizado de máquina?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842887
Noções de Informática
Hiperparâmetros são variáveis de configuração que
controlam o treinamento de modelos de aprendizado de
máquina (ou, machine learning).
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se:
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842886
Noções de Informática
O overfitting, é um fenômeno em aprendizado
supervisionado onde um modelo se ajusta
excessivamente aos dados de treinamento, capturando
não apenas os padrões gerais, mas também o "ruído" ou
particularidades específicas desses dados. Como
resultado, embora o modelo apresente excelente
desempenho nos dados de treinamento, sua capacidade
de generalização para novos dados é comprometida,
levando a previsões imprecisas em cenários não vistos
anteriormente. O que caracteriza o overfitting em um
modelo de aprendizado supervisionado?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842885
Noções de Informática
Em redes neurais artificiais, as funções de ativação
permitem que a rede aprenda e represente padrões
complexos nos dados. Para tarefas de classificação
binária, onde o objetivo é distinguir entre duas classes.
Qual das seguintes funções de ativação é mais
adequada para problemas de classificação binária?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842880
Noções de Informática
Em redes neurais artificiais, o processo de aprendizado
envolve a adaptação dos pesos das conexões entre
neurônios para que a rede possa realizar tarefas específicas, como classificação ou regressão. O que é o
algoritmo backpropagation em redes neurais artificiais?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842875
Noções de Informática
No que diz respeito às Redes Neurais Artificiais (ANN,
Artificial Neural Network):
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
Prefeitura de São João Batista - SC
Órgão:
Prefeitura de São João Batista - SC
Prova:
Prefeitura de São João Batista - SC - 2025 - Prefeitura de São João Batista - SC - Agente Administrativo |
Q3826249
Noções de Informática
O Agente Administrativo opera sistema eletrônico de
controle de acesso que utiliza catracas com leitura de
crachá. A vantagem desse tipo de sistema em
comparação com o controle manual é:
Ano: 2025
Banca:
FURB
Órgão:
Prefeitura de São João Batista - SC
Prova:
FURB - 2025 - Prefeitura de São João Batista - SC - Agente Administrativo - Edital nº 5 |
Q3823556
Noções de Informática
O Agente Administrativo opera sistema eletrônico de
controle de acesso que utiliza catracas com leitura de
crachá. A vantagem desse tipo de sistema em
comparação com o controle manual é:
Ano: 2025
Banca:
Prefeitura de Bombinhas - SC
Órgão:
Prefeitura de Bombinhas - SC
Provas:
Prefeitura de Bombinhas - SC - 2025 - Prefeitura de Bombinhas - SC - Educador-Social - Edital nº 8
|
Prefeitura de Bombinhas - SC - 2025 - Prefeitura de Bombinhas - SC - Odonto Cirurgiao Bucomaxilofacial - Edital nº 8 |
Prefeitura de Bombinhas - SC - 2025 - Prefeitura de Bombinhas - SC - Professor de Ensino Fundamental I - Edital nº 8 |
Q3817345
Noções de Informática
O aperfeiçoamento da inteligência artificial (IA)
revolucionou o campo da informática e a maneira como
nos relacionamos com a tecnologia. Sobre a IA, assinale
a alternativa INCORRETA.
Q3812438
Noções de Informática
Acerca dos conceitos de redes de computadores, do programa Microsoft Outlook 2019 e dos conceitos de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
O aprendizado por reforço consiste em treinar um modelo com dados previamente rotulados, permitindo que ele associe cada entrada a uma saída correta, semelhante ao aprendizado supervisionado.
Q3812437
Noções de Informática
Acerca dos conceitos de redes de computadores, do programa Microsoft Outlook 2019 e dos conceitos de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
A inteligência artificial simbólica, também conhecida como IA conexionista, baseia‑se em redes neurais artificiais que aprendem padrões de forma autônoma, sem depender de regras explícitas.
Ano: 2025
Banca:
FAFIPA
Órgão:
Câmara de Pinhais - PR
Prova:
FAFIPA - 2025 - Câmara de Pinhais - PR - Contador |
Q3811233
Noções de Informática
Um advogado que atua no departamento jurídico de uma empresa está avaliando o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para otimizar a
análise de contratos. O objetivo é identificar cláusulas de risco e gerar relatórios preliminares, sem que a ferramenta substitua a revisão jurídica humana. Neste contexto, qual recurso de IA seria mais adequado para automatizar essa tarefa, garantindo maior agilidade sem comprometer a
responsabilidade técnica do advogado?
Ano: 2025
Banca:
FAFIPA
Órgão:
Câmara de Pinhais - PR
Prova:
FAFIPA - 2025 - Câmara de Pinhais - PR - Contador |
Q3811229
Noções de Informática
Em ambientes corporativos, a Inteligência Artificial (IA) tem sido utilizada para otimizar processos administrativos, como análise de contratos,
detecção de fraudes e organização de dados jurídicos. Considerando os tipos de IA, assinale a alternativa cuja abordagem CORRETA permite que
sistemas tomem decisões baseadas em regras pré-estabelecidas, sem necessidade de aprendizado contínuo.
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