Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

O utilitário nvidia-smi, integrante da SMI da NVIDIA, é restrito à função de leitura passiva de métricas da GPU em tempo real, como temperatura, uso de memória e potência, não oferecendo suporte à reconfiguração de parâmetros operacionais nem à ativação de modos persistentes, funcionalidades que dependem exclusivamente de ferramentas avançadas como o NVIDIA Control Panel. 

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

No ambiente Windows, a instalação e o uso do cuDNN com Python é um processo complexo que exige a compilação manual do cuDNN a partir do código-fonte e a modificação direta de bibliotecas Python de baixo nível, pois os frameworks de deep learning, como TensorFlow e PyTorch, não possuem integração nativa com o cuDNN no ambiente Windows, tornando-o inviável para desenvolvedores comuns. 

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

No desenvolvimento de aplicações com CUDA, uma das estratégias recomendadas para a otimização de desempenho é a minimização do uso da memória compartilhada do dispositivo, priorizando-se o acesso direto à memória global, já que esta possui maior largura de banda e menor latência.  

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

Em uma GPU, o programador define diretamente no código quantos blocos de threads devem ser executados, enquanto o escalonador de blocos de threads, implementado em hardware, distribui esses blocos entre os processadores SIMD multithreaded.  

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

Em CUDA, a execução paralela é estruturada em threads, que formam blocks, os quais, por sua vez, compõem grids, podendo diferentes blocks dentro de um mesmo grid compartilhar automaticamente sua memória local e seus registradores.  

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

Técnicas como AWQ (activation-aware weight quantization) e GGUF (general unified format) comprometem a precisão e a viabilidade da execução local de grandes modelos de linguagem, sendo inadequadas para aplicações como chatbots offline, análise de texto em tempo real ou inferência embarcada, já que essas abordagens aumentam a latência e o consumo de memória, exigindo hardware com alta capacidade computacional. 

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

A utilização de GPU permite acelerar cargas de trabalho de alta complexidade, superando a capacidade de processamento de CPUs tradicionais para a execução de certas tarefas, como o treinamento de modelos de aprendizado profundo para a análise preditiva de sentenças.

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

Redes neurais convolucionais são utilizadas principalmente em tarefas de processamento sequencial, como tradução automática e análise de sentimentos em linguagem natural. 

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

Em arquiteturas de redes neurais profundas, o uso de funções de ativação não lineares, como ReLU ou Sigmoid, é essencial para que a rede aprenda padrões complexos e não lineares. 

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

A inteligência artificial generativa inclui modelos como as redes generativas adversárias e os modelos baseados em transformadores, os quais são capazes de criar novos conteúdos, como imagens, textos ou áudios.

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

O aprendizado por reforço é utilizado principalmente em tarefas de classificação supervisionada, nas quais o agente aprende com base em dados rotulados fornecidos previamente. 

Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.

O conceito de data lake baseia-se na estruturação rígida dos dados no momento da ingestão (schema-on-write), o que garante integridade imediata e desempenho otimizado em consultas transacionais. 

Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.

Na modelagem multidimensional, a tabela fato contém os dados de medição quantitativa, está no centro do esquema estrela e tem relação direta com as tabelas dimensão.  

Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.

O Oracle Data Guard permite a replicação síncrona e assíncrona de dados entre bancos de dados primários e de standby, oferecendo alta disponibilidade e recuperação de desastres.  

Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.

Oracle RMAN (Recovery Manager) é uma ferramenta capaz de realizar apenas backups lógicos de objetos do banco de dados, como tabelas e usuários, de modo que backups físicos são realizados por outras ferramentas, como Data Pump.  

Julgue o item subsecutivo, em relação a vetores de ataques cibernéticos em comunicação sem fio e mensageria eletrônica.  

Uma forma usual de atuação de um adware é analisar o conteúdo dos emails para identificar termos-chave de interesse comercial, enviando esses dados para anunciantes que podem, então, enviar emails direcionados ao destinatário. 

Julgue o item subsecutivo, em relação a vetores de ataques cibernéticos em comunicação sem fio e mensageria eletrônica.  

Quando servidores de email corporativo estão comprometidos por ataque de spear phishing, é estabelecido um canal persistente que permite ao atacante executar ataques de whaling automatizados sem interação com novas mensagens. 

Julgue o item subsecutivo, em relação a vetores de ataques cibernéticos em comunicação sem fio e mensageria eletrônica.  

Os ataques DDoS por botnet sem spoofing não utilizam técnicas como o DNS footprinting, mas, sim, a força bruta de múltiplos dispositivos comprometidos que enviam tráfego malicioso com seus endereços reais. 

Julgue o próximo item, no que se refere a controles de acesso, gerenciamento de identidades e serviços de autenticação no âmbito da segurança da informação. 

No processo de identificação do usuário no sistema, a autorização é um mecanismo de controle de acesso colocado em prática pelo uso de validações, como credenciais secretas, tokens exclusivos de identificação pessoal ou características biométricas únicas.  

Julgue o próximo item, no que se refere a controles de acesso, gerenciamento de identidades e serviços de autenticação no âmbito da segurança da informação. 

O controle de acesso baseado em papéis, implantado no modelo restrito, permite que usuários tenham papéis potencialmente conflitantes em seu perfil, mas impede a ativação simultânea desses papéis durante a mesma sessão de autenticação.