Questões de Concurso
Sobre engenharia de software para cespe / cebraspe
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No que se refere ao processo de product design, a etapa descrita na situação hipotética precedente corresponde à
Com base na situação hipotética precedente, assinale a opção em que é corretamente citada a técnica de levantamento de requisitos mais adequada para a descoberta de necessidades não óbvias de clientes e funcionários da instituição.
I O uso da voz ativa e do modelo “Como [persona], quero [ação] para [benefício].” ajudam a explicitar o valor da funcionalidade.
II Personas são personagens fictícias que, criadas com base em dados reais dos usuários, representam seus objetivos, comportamentos e atitudes.
III As histórias de usuário devem ser repassadas prontas pelo product owner para a equipe, a fim de se evitar impacto nas atividades em andamento do time.
Assinale a opção correta.
I Um MVP é a versão mais simples possível de um produto, a qual pode ser disponibilizada para uso com o objetivo de validar determinado conjunto de hipóteses de negócio.
II Definir o fluxo do usuário é uma das etapas de criação de um MVP, na qual se destaca a técnica de mapeamento de histórias, uma abordagem bidimensional para gerenciar histórias de usuários.
III Um MVP fragmentado é uma abordagem na qual se utilizam ferramentas ou componentes existentes, em vez de se construir uma solução a partir do zero.
Assinale a opção correta.
I Esse método envolve a participação de diversas partes interessadas, incluindo-se os clientes, para a definição da visão do produto de forma conjunta.
II Na etapa de comunicação da visão, analisa-se o mercado e identificam-se o público-alvo, seus problemas e necessidades, bem como tendências e oportunidades.
III Na última etapa, a equipe interna relaciona todas as informações geradas, descrevendo as entregas necessárias para a consecução da visão devidamente traduzida, com as datas planejadas.
Assinale a opção correta.
Um sistema de inteligência artificial foi desenvolvido para dirigir um veículo em um jogo de corrida virtual. O sistema começa sem conhecimento prévio e não recebe exemplos rotulados de como dirigir corretamente. Durante o aprendizado, ele não identifica ou utiliza padrões da pista ou do comportamento de outros veículos. Sua única fonte de informação são as pontuações: pontos positivos ao manter o veículo na pista e fazê-lo completar voltas, pontos negativos quando o veículo sai da pista ou colide, e bônus quando ultrapassa outro veículo ou completa mais rápido a corrida. O sistema ajusta seu comportamento baseando-se unicamente nessas pontuações recebidas após suas ações.
Na situação hipotética precedente, é caracterizado o aprendizado de máquina