Questões de Concurso sobre Noções de Informática

Q3334795

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Serra - ES Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Serra - ES - Analista em Tecnologia da Informação: Geoprocessamento |

Q3334795 Noções de Informática

As redes neurais artificiais podem ser categorizadas com base em como os dados fluem do nó de entrada para o nó de saída. As redes neurais que são muito úteis para a classificação das imagens, pois podem extrair recursos relevantes das imagens, que são úteis para o reconhecimento e classificação das imagens, caracterizam:

A

A máquina de Boltzman.

B

As redes neurais feedforward.

C

O algoritmo de backpropagation.

D

A rede de Hopfield.

E

As redes neurais convolucionais.

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Q3334620

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Serra - ES Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Serra - ES - Analista em Tecnologia da Informação: Segurança |

Q3334620 Noções de Informática

No contexto da computação, os dispositivos de entrada e saída são essenciais para a interação entre o usuário e o computador, permitindo a entrada de dados e a recepção respostas do sistema. Avalie, com verdadeiras (V) ou falsas (F), as seguintes afirmações sobre dispositivos de entrada e saída:

(__) O teclado é um exemplo de dispositivo de entrada que permite aos usuários inserir texto e comandos em um computador.
(__) Um monitor é considerado um dispositivo de saída que não pode exibir imagens ou vídeos, apenas texto.
(__) Impressoras são dispositivos que apenas recebem informações do computador, sem capacidade de enviar dados de volta ao computador.

Assinale a alternativa cuja respectiva ordem de julgamento está correta:

A

V, V, V.

B

V, F, V.

C

F, F, F.

D

F, V, V.

E

V, F, F.

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Q3333662

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Ibirataia - BA Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Ibirataia - BA - Assistente Social |

Q3333662 Noções de Informática

Quase todas as fórmulas que você escrever certamente conterão algum operador matemático. Esses operadores indicam qual tipo de operação será realizada. Marque a alternativa CORRETA que corresponde ao operador matemático no Excel para a multiplicação.

A

* (asterisco).

B

# (tralha).

C

x (xis).

D

/ (barra inversa).

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Q3333572

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Ibirataia - BA Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Ibirataia - BA - Engenheiro Civil |

Q3333572 Noções de Informática

Um software necessário em qualquer sistema operacional para navegar na internet. Marque a alternativa CORRETA que corresponde ao software descrito para usar a internet.

A

Antivírus.

B

Compactador.

C

Desfragmentador.

D

Navegador.

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Q3333469

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Inspetor de Alunos |

Q3333469 Noções de Informática

Analise a composição estrutural da URL a seguir:

https://www.gov.br

O termo “gov” presente na composição da URL indica que:

A

A URL refere-se a um site comercial.

B

A URL refere-se a um site internacional.

C

A URL refere-se a um site governamental.

D

A URL refere-se a um site sem provedor.

E

A URL refere-se a um site de envio de e-mails.

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Q3333468

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Inspetor de Alunos |

Q3333468 Noções de Informática

O Microsoft Word permite que a sua redação seja estruturada de acordo com o tamanho do papel que será utilizado para impressão.

Todos os itens a seguir descrevem tamanhos pré-configurados no programa, exceto:

A

Carta.

B

A4.

C

A3.

D

Executivo.

E

Paisagem.

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Q3333467

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Inspetor de Alunos |

Q3333467 Noções de Informática

No Microsoft Word é possível alterar a fonte do texto produzido, selecionando seu conteúdo e alterando a fonte com o mouse na guia:

A

Página Inicial.

B

Correspondência.

C

Referência.

D

Preferências.

E

Correções.

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Q3333466

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Inspetor de Alunos |

Q3333466 Noções de Informática

A área de trabalho do Windows 7 é a tela principal que surge após o usuário fazer login no sistema operacional.

Essa tela apresenta entre seus elementos essenciais a(o):

A

A placa mãe do computador.

B

Cache.

C

Papel de parede.

D

Arquivo temporário.

E

Hardware.

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Q3333465

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Inspetor de Alunos |

Q3333465 Noções de Informática

Qual é o componente ou ferramenta do sistema operacional Windows, utilizado para facilitar a navegação e o acesso a programas e arquivos frequentemente usados, podendo ser colocados na área de trabalho, no menu Iniciar ou em qualquer outra pasta.

A

Bloco de notas.

B

Atalhos.

C

Provedor.

D

Placa.

E

Pen-drive.

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Q3332226

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Jornalista Web |

Q3332226 Noções de Informática

Todo portal, site e aplicativo possui uma parte visual, com a qual os usuários podem interagir diretamente. A parte de um produto digital visível para os usuários pode ser chamada de:

A

Front-side.

B

Frontpage.

C

Homepage.

D

Front-end.

E

Sitemap.

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Q3331558

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Provas: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Técnico de Enfermagem | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Secretário de Escola | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Auxiliar de Desenvolvimento Infantil |

Q3331558 Noções de Informática

Com relação às definições de marcadores no Microsoft Word, pode-se afirmar corretamente que:

A

Os marcadores apresentam alinhamento centralizado fixo, não permitindo alteração do usuário.

B

Os marcadores apresentam alinhamento à direita, não permitindo alteração do usuário.

C

Os marcadores são informações exclusivamente numéricas nos textos desenvolvidos no Microsoft Word.

D

Os marcadores devem ficar localizados ao lado da paginação do texto.

E

É possível inserir imagens como marcadores no texto desenvolvido no Microsoft Word.

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Q3331557

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Provas: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Técnico de Enfermagem | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Secretário de Escola | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Auxiliar de Desenvolvimento Infantil |

Q3331557 Noções de Informática

Considerando os programas e aplicativos que estão presentes no Sistema Operacional Windows, qual dos elementos listados abaixo está associado a segurança de rede, proporcionando a proteção do computador contra acessos não autorizados:

A

Windows Blok.

B

Windows Restrit.

C

Windows Firewall.

D

Windows Linux.

E

Windows Online.

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Q3331556

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Pedreira - SP Provas: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Técnico de Enfermagem | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Secretário de Escola | Avança SP - 2024 - Prefeitura de Pedreira - SP - Auxiliar de Desenvolvimento Infantil |

Q3331556 Noções de Informática

Ao manipular arquivos no Prompt de Comando do Windows, para exibir o conteúdo de arquivos de texto diretamente na tela do Prompt, deve-se utilizar o comando:

A

Open.

B

Exit.

C

List.

D

Format.

E

Type.

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Q3331538

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331538 Noções de Informática

Sobre os impactos e riscos do uso de inteligência artificial (IA) e machine learning na saúde, é INCORRETO afirmar que:

A

a falta de explicabilidade dos modelos de IA e machine learning impede que os profissionais de saúde compreendam as decisões tomadas por eles, o que pode levar a erros médicos.

B

a utilização de IA e machine learning na saúde pode levar à discriminação de grupos minoritários, como mulheres e pessoas com deficiência, se os dados utilizados para treinar os modelos forem enviesados.

C

a falta de transparência nos algoritmos de machine learning pode dificultar a compreensão das decisões clínicas tomadas pelas máquinas, comprometendo a autonomia do paciente e a relação médico-paciente.

D

a privacidade e segurança dos dados dos pacientes não são um problema importante no uso de IA e machine learning na saúde, pois sempre são utilizados dados anonimizados previamente.

E

modelos de IA podem ser enviesados se os dados utilizados para treinamento forem desbalanceados, o que pode levar à discriminação de grupos específicos de pacientes, como minorias étnicas ou pessoas com doenças raras.

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Q3331537

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331537 Noções de Informática

Modelos de IA que apresentam vieses podem levar a um tratamento desigual e discriminatório contra indivíduos e grupos específicos. Imagine um modelo usado para a seleção de candidatos a vagas de emprego que privilegia homens em detrimento de mulheres, mesmo que elas sejam igualmente qualificadas. Esse tipo de viés de gênero pode perpetuar desigualdades e prejudicar a carreira de muitas mulheres. Dentre os possíveis elementos que podem mitigar esse efeito está:

A

viés nos dados utilizados para treinar os modelos de IA.

B

ausência diversidade na equipe de desenvolvimento.

C

presença de mecanismos de auditoria e avaliação de viés nos modelos de IA.

D

seleção inadequada de dados.

E

dados desatualizados ou não representativos.

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Q3331522

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331522 Noções de Informática

Disseminados pelo DATASUS para download (ftp.datasus.gov.br), os dados desagregados sobre a declaração de óbito do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) estão disponíveis com a extensão:

A

parquet.

B

tsv.

C

pdf.

D

dbc.

E

xslx.

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Q3331513

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331513 Noções de Informática

Entre as observações abaixo sobre a técnica de Word Embeddings e sua importância em modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN), a que está correta é:

A

são algoritmos de criptografia que protegem palavras em um texto para garantir sua privacidade e suas relações semânticas, por isso são essenciais para a segurança e compreensão em aplicações de PLN.

B

são listas de sinônimos para palavras utilizadas em PLN, permitindo que sistemas de computador compreendam a variedade de vocabulário na linguagem humana e suas relações semânticas.

C

são representações vetoriais que capturam relações semânticas e sintáticas; são fundamentais para melhorar a precisão de modelos de PLN, ao permitir que computadores interpretem nuances de significado.

D

são técnicas de compressão de texto que reduzem o tamanho dos dados de linguagem para armazenamento eficiente em bancos de dados de PLN, enquanto permitem compreender suas relações semânticas.

E

são marcações automáticas de cada palavra em um texto com sua parte correspondente do discurso para análise semântica e sintática em PLN.

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Q3331511

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331511 Noções de Informática

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) busca melhorar a capacidade das máquinas de entender e interagir com a linguagem humana de forma natural e semanticamente adequada. Ao longo dos anos, a evolução dos modelos de Machine Learning tem desempenhado um papel fundamental nesse processo, permitindo avanços significativos em tarefas como tradução automática, análise de sentimentos e assistentes virtuais. Esses modelos dependem de uma série de técnicas de pré-processamento para transformar texto bruto em formas que possam ser eficientemente analisadas e compreendidas. Numere a 2ª coluna pela primeira, considerando as técnicas e as respectivas definições.

COLUNA 1
(1) Tokenização, (2) POS Tagging, (3) Stemização, (4) Lematização e (5) Chunking.
COLUNA 2
( ) Técnica que transforma uma palavra para sua forma de dicionário, considerando o contexto, a classe gramatical e outras características linguísticas.

( ) Trata de dividir o texto em unidades menores, como palavras ou partes de palavras, transformando o texto bruto e preparando-o para ser manipulado por algoritmos de PLN.

( ) Refere-se a reduzir as palavras para suas formas radicais, facilitando a análise de padrões comuns em diferentes variações da mesma palavra.

( ) Técnica de atribuir a cada palavra em um texto a sua classe morfossintática, como substantivos, verbos, adjetivos, etc.

( ) Trata de dividir um texto em segmentos mais curtos, como conjuntos de palavras ou seções de um texto, que serão tratados separadamente em processos posteriores como, por exemplo, vetorização.

A sequência correta, de cima para baixo, é:

A

3 1 4 2 5.

B

4 2 3 1 5.

C

2 3 4 5 1.

D

3 2 4 5 1.

E

4 1 3 2 5.

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Q3331510

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331510 Noções de Informática

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são projetadas para processar dados sequenciais ou temporais, destacando-se pela sua capacidade de reter memória de entradas anteriores através de loops internos na sua arquitetura. Entre os algoritmos mais utilizados, destacam-se o Long Short-Term Memory (LSTM) e o Gated Recurrent Unit (GRU), ambos projetados para preservar informações ao longo do tempo e superar o desafio do desaparecimento do gradiente. Além disso, técnicas fundamentais como softmax, backpropagation e o processo feedforward são fundamentais para o treinamento e a eficácia das RNNs. Acerca dessas técnicas, a opção que apresenta uma observação INCORRETA é:

A

a função softmax pode ser usada na camada de saída das RNNs para realizar tarefas de regressão, convertendo os logits em valores contínuos que representam diferentes magnitudes.

B

durante o processo de feedforward em redes neurais, incluindo as RNNs, a informação é processada sequencialmente da camada de entrada até a camada de saída, utilizando funções de ativação para introduzir não-linearidade.

C

o backpropagation é o método pelo qual o erro é propagado de volta pela rede para atualizar os pesos, utilizando o gradiente do erro em relação a cada peso para fazer ajustes que minimizem o erro total da rede.

D

a função softmax na camada de saída de uma RNN é crucial para problemas de classificação, onde os logits são transformados em probabilidades que somam 1, facilitando a determinação da classe mais provável para a entrada dada.

E

o processo de feedforward e backpropagation em RNNs inclui o cálculo de gradientes para cada etapa temporal, ajustando os pesos não apenas com base na saída atual, mas também considerando a influência de entradas anteriores.

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Q3331507

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331507 Noções de Informática

Modelos de Machine Learning (ML) são parte fundamental do conhecimento no campo de um cientista de dados, objetivando a compreensão de padrões complexos e a tomada de decisão baseada em dados. Esses modelos permitem que cientistas de dados transformem grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis, previsões e recomendações com precisão que frequentemente supera análises tradicionais.
Considerando a base de dados contendo projetos, pesquisadores, publicações e financiamentos, diversos modelos de aprendizado de máquina podem ser criados. Entre as opções abaixo, a que apresenta uma relação INCORRETA entre objetivo, tipo de aprendizado e tipo de algoritmo de aprendizado de máquina é:

A

previsão de financiamento de projetos com o objetivo de calcular o valor de financiamento que um projeto pode receber, baseando-se em características do projeto, atributos dos pesquisadores envolvidos e dados históricos de financiamento de projetos similares; trata-se um aprendizado supervisionado com algoritmo de regressão, que pode ser implementado por uma regressão polinomial ou regressão com regularização.

B

detecção de comunidades de pesquisa com o objetivo de identificar grupos dentro de um campo específico, com base na análise de coautoria e citações entre pesquisadores. Trata-se de um aprendizado não supervisionado com algoritmo de clusterização, que pode ser implementado por SVMs – Support Vector Machines.

C

análise de tendências de pesquisa com o objetivo de identificar áreas emergentes de pesquisa e tendências ao longo do tempo com base em análise de tópicos em publicações. Trata-se de um aprendizado não supervisionado com algoritmo de modelagem de tópicos, como LDA – Latent Dirichlet Allocation.

D

análise de sentimentos de publicações com o objetivo de avaliar revisões e comentários e identificar feedbacks predominantemente positivos ou negativos; trata-se de um aprendizado supervisionado, que pode ser implementado com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Long Short Term Memory (LSTM).

E

classificação de projetos com o objetivo de categorizar projetos de acordo com critérios relevantes, como disciplina científica, tipo de financiamento, escopo, entre outros; trata-se de um aprendizado supervisionado, que pode ser implementado por árvores de decisão.

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