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Q4014223
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014223 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
Modelos altamente interpretáveis, como árvores de decisão simples, tendem a apresentar menor transparência em comparação a modelos complexos, como redes neurais profundas.
Alternativas
Q4014222
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014222 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
A mitigação de viés em modelos de IA pode envolver técnicas como balanceamento de dados, regularização e avaliação de métricas de equidade. 
Alternativas
Q4014221
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014221 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativo às MLOps, à interpretabilidade de modelos e ao viés algorítmico. 
Em pipelines de MLOps, a automação de testes, de monitoramento e de re-treinamento contínuo contribui para a confiabilidade e para a escalabilidade dos sistemas de ML. 
Alternativas
Q4014220
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014220 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Em algoritmos de aprendizado de máquina, a validação cruzada (cross-validation) é utilizada para aumentar o conjunto de treinamento ao duplicar os dados disponíveis, elevando assim a capacidade de generalização do modelo.
Alternativas
Q4014219
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014219 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Redes neurais profundas diferenciam-se das redes neurais rasas principalmente pela presença de múltiplas camadas ocultas, permitindo maior capacidade de representação. 
Alternativas
Q4014218
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014218 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Em modelos de deep learning, o overfitting ocorre quando o modelo possui baixa capacidade de representação, sendo raro em redes neurais profundas com muitos parâmetros. 
Alternativas
Q4014217
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014217 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, à IA generativa e às redes neurais e deep learning, julgue o próximo item.

Modelos de IA generativa, como os baseados em arquiteturas transformer, são capazes de produzir novos dados a partir de padrões aprendidos durante o treinamento.
Alternativas
Q4014200
Engenharia de Software Desenvolvimento de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014200 Engenharia de Software
A respeito de testes e métricas de software e de DevOps, julgue o item subsequente. 
O processo de deployment blue/green utiliza dois ambientes de produção com as mesmas configurações, o que permite um método de implantação de baixo risco. 
Alternativas
Q4014199
Engenharia de Software Métricas de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014199 Engenharia de Software
A respeito de testes e métricas de software e de DevOps, julgue o item subsequente. 
Throughput e Velocity são duas métricas de software que identificam a quantidade absoluta de itens entregues em determinado período de tempo. 
Alternativas
Q4014198
Engenharia de Software Teste de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014198 Engenharia de Software
A respeito de testes e métricas de software e de DevOps, julgue o item subsequente. 
O uso de mocks é recomendado para testes de unidade, mas deve ser evitado para testes de integração, para garantir a comunicação com todos os serviços acessados. 
Alternativas
Q4014197
Engenharia de Software Engenharia de Requisitos ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014197 Engenharia de Software
No que se refere a práticas ágeis e a licitação e gerenciamento de requisitos de desenvolvimento, julgue o próximo item.
 Na estrutura de um storytelling, o clímax e o desfecho ocorrem no mesmo momento, ao final da narrativa.
Alternativas
Q4014196
Engenharia de Software Engenharia de Requisitos ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014196 Engenharia de Software
No que se refere a práticas ágeis e a licitação e gerenciamento de requisitos de desenvolvimento, julgue o próximo item.
De acordo com o conceito INVEST, as histórias de usuário devem ser independentes, negociáveis, pequenas e testáveis.
Alternativas
Q4014195
Engenharia de Software Processos de Software - Desenvolvimento Ágil , Scrum ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014195 Engenharia de Software
No que se refere a práticas ágeis e a licitação e gerenciamento de requisitos de desenvolvimento, julgue o próximo item.
A metodologia Scrum determina que a duração de uma sprint é inalterável, mesmo que todos os itens previstos ainda não estejam finalizados. 
Alternativas
Q4014194
Engenharia de Software Processos de Software - Desenvolvimento Ágil ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014194 Engenharia de Software
No que se refere a práticas ágeis e a licitação e gerenciamento de requisitos de desenvolvimento, julgue o próximo item.
Um dos objetivos do método Kanban é colocar a maior quantidade possível de itens em andamento, aumentando a capacidade de entrega do time de desenvolvimento.
Alternativas
Q4014193
Engenharia de Software Engenharia de Requisitos ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014193 Engenharia de Software
No que diz respeito a projetos e processos de software, julgue os item a seguir. 
Na fase de levantamento de requisitos de um projeto, as motivações informais da organização devem ser consideradas pelo gerente do projeto. 
Alternativas
Q4014192
Engenharia de Software Conceitos Básicos em Engenharia de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014192 Engenharia de Software
No que diz respeito a projetos e processos de software, julgue os item a seguir. 
A primeira etapa de um projeto de software consiste na definição do time que irá trabalhar no desenvolvimento técnico.
Alternativas
Q4014191
Engenharia de Software Processos de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-RN - Analista Administrativo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q4014191 Engenharia de Software
No que diz respeito a projetos e processos de software, julgue os item a seguir. 
Enquanto o foco do processo incremental é aprimorar o que já foi entregue, o objetivo do processo iterativo é entregar nova funcionalidade.
Alternativas
Q3978273
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEDUC-PI Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEDUC-PI - Professor da Educação Básica - Disciplina: Informática |
Q3978273 Engenharia de Software

Durante uma aula de cultura digital, os alunos utilizaram uma IA generativa para criar imagens com o seguinte comando: uma pessoa liderando uma reunião de negócios. A constatação dos alunos foi de que 90% dos resultados retratavam homens brancos. O professor, então, decide promover o uso crítico da informação e explicar a origem desse viés algorítmico.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção que apresenta uma explicação correta dada pelo professor.

Alternativas
Q3973817
Engenharia de Software Gerência de Configuração , Ferramentas de Desenvolvimento de Software ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973817 Engenharia de Software
Considerando uma auditoria simples em repositório GitLab, assinale o comando correto que exibe estatísticas de alterações por commit.
Alternativas
Q3973779
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973779 Engenharia de Software
No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve 
Alternativas
Respostas
21: E
22: C
23: C
24: E
25: C
26: E
27: C
28: C
29: E
30: E
31: E
32: C
33: C
34: E
35: C
36: E
37: E
38: D
39: D
40: C
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