Julgue o item que se segue, a respeito de qualidade de software.  

O código correspondente ao grafo a seguir tem complexidade ciclomática igual a 2.

Julgue o item que se segue, a respeito de qualidade de software.  

Um dos princípios básicos da garantia da qualidade do software é o controle de qualidade, cujo foco está na identificação, na rastreabilidade e no gerenciamento das mudanças no sistema.

Julgue o próximo item, relativo a Hibernate Envers e Swagger.

Um documento Swagger é o equivalente a API REST de um documento WSDL para um serviço web baseado em SOAP. 

Julgue o seguinte item, relativo DevOps, CI/CD, contêiner e arquitetura de banco de dados.

Kubernetes é uma ferramenta de orquestração de contêineres capaz de oferecer suporte às equipes de DevOps e que pode ser integrada aos fluxos de trabalho de CI/CD; a orquestração de contêineres permite automatizar a implantação, o gerenciamento, o dimensionamento e a rede de contêineres. 

Julgue o seguinte item, relativo DevOps, CI/CD, contêiner e arquitetura de banco de dados.

Uma das etapas na implementação do DevOps é o processo de build que envolve tarefas necessárias para se conseguir executar um programa, como, por exemplo, vinculação com bibliotecas, compilação, download e resolução de dependências, conforme a linguagem de programação que se estiver utilizando. 

Julgue o próximo item, relativo a padrão de projetos e Scrum.

No padrão de projetos adapter, um algoritmo pode variar independentemente dos clientes que o utilizam, de modo a fornecer diferentes implementações de um mesmo comportamento.

Julgue o próximo item, relativo a padrão de projetos e Scrum.

De acordo com o Scrum, durante uma sprint planning, para cada item do product backlog selecionado, cabe ao product owner planejar o trabalho necessário para criar um incremento de valor que atenda à forma como isso será feito.

A respeito de metodologias e técnicas prescritas pela engenharia de software para o desenvolvimento e para a gestão de produtos, julgue o item que se segue. 

O desenvolvimento dirigido por testes (TDD) é modelado em três estados: vermelho, verde e refatorar. Um exemplo da ação de refatoração é a simulação do comportamento dos componentes que interagem com a unidade de teste que está falhando. 

A respeito de metodologias e técnicas prescritas pela engenharia de software para o desenvolvimento e para a gestão de produtos, julgue o item que se segue. 

No processo de desenvolvimento utilizando um produto mínimo viável (MVP), entre as etapas do ciclo build, measure e learn (construir, medir e aprender), a etapa build (construir) é a mais aderente ao objetivo central do MVP.

A respeito de metodologias e técnicas prescritas pela engenharia de software para o desenvolvimento e para a gestão de produtos, julgue o item que se segue. 

Na entrega de software funcionando para a produção de forma ágil, o DevOps prestigia a entrega contínua; nesse sentido, um princípio recomendado é que as atualizações de arquivo do servidor, por meio de uma operação de atualização de arquivos (commit) realizada pelos desenvolvedores, sejam centralizadas em uma máquina de integração.

A respeito de metodologias e técnicas prescritas pela engenharia de software para o desenvolvimento e para a gestão de produtos, julgue o item que se segue. 

Na gestão do backlog de um produto usando-se uma metodologia ágil, o controle do versionamento dos artefatos é adequado para procurar manter o backlog com a característica de emergente.

A respeito de metodologias e técnicas prescritas pela engenharia de software para o desenvolvimento e para a gestão de produtos, julgue o item que se segue. 

Na metodologia Scrum, caso diversos incrementos sejam criados em uma sprint, um deles pode ser entregue aos stakeholders antes da conclusão da sprint. 

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 

No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

MLflow é uma ferramenta exclusiva para uma única tarefa, como treinamento ou implantação de modelos, proporcionando funcionalidades para experimentação, rastreamento de parâmetros e métricas, reprodução de modelos, empacotamento e implantação. 

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

O PyTorch permite que os desenvolvedores definam seus modelos de maneira dinâmica, o que pode ser vantajoso em cenários nos quais a estrutura do modelo tem de ser modificada.  

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são exclusivas para algoritmos de aprendizado profundo e não são adequadas para tarefas de aprendizado de máquina tradicionais. 

A respeito de ontologia, julgue o próximo item. 

Ontologias podem ser entendidas como aplicações criadas para simular a ação de especialistas humanos, com o propósito de solucionar problemas específicos em um dado domínio.

A respeito de ontologia, julgue o próximo item. 

A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

O algoritmo Apriori emprega busca em profundidade e gera conjuntos de itens candidatos (padrões) de k elementos a partir de conjuntos de itens de k − 1 elementos, sendo os padrões não frequentes eliminados.