Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso

Q3124314

Ano: 2024 Banca: FURB Órgão: Câmara de Brusque - SC Prova: FURB - 2024 - Câmara de Brusque - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3124314 Engenharia de Software

No que diz respeito à Inteligência Artificial, assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre aprendizagem de máquina supervisionada e não supervisionada.

A

A aprendizagem de máquina supervisionada é utilizada para tarefas de classificação, enquanto a aprendizagem de máquina não supervisionada é utilizada para tarefas de regressão.

B

O treinamento em ambos os casos é semelhante, diferindo apenas quando da apresentação, uma vez que a aprendizagem supervisionada retorna um código (supervisor) e a aprendizagem não supervisionada apenas retorna tabelas ou grafos, restando ao programador a necessidade de programar consultas ao banco de dados, por exemplo.

C

Na aprendizagem de máquina supervisionada, o algoritmo é treinado com dados rotulados (com a resposta correta), enquanto na aprendizagem de máquina não supervisionada, o algoritmo aprende padrões a partir de dados não rotulados.

D

Na aprendizagem de máquina não supervisionada, o algoritmo é treinado com dados rotulados, enquanto na aprendizagem de máquina supervisionada, o algoritmo aprende padrões a partir de dados não rotulados.

E

A aprendizagem de máquina não supervisionada é utilizada para tarefas de classificação, enquanto a aprendizagem de máquina supervisionada é utilizada para tarefas de regressão.

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Q3124291

Ano: 2024 Banca: FURB Órgão: Câmara de Brusque - SC Prova: FURB - 2024 - Câmara de Brusque - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3124291 Engenharia de Software

Nos últimos anos, entre inovações e controvérsias acerca de direitos autorais, surgiu uma tecnologia chamada Stable Diffusion , que tem despertado interesse em diversos campos da tecnologia. Com isso em mente, assinale a alternativa que descreve corretamente o que é Stable Diffusion:

A

Um algoritmo de reconhecimento de voz.

B

Uma plataforma de redes neurais para compartilhamento colaborativo de conteúdo multimídia.

C

Um modelo de inteligência artificial para gerar imagens a partir de texto.

D

Um algoritmo baseado em blockchain para criar vídeos utilizando dados em tempo real.

E

Um sistema de machine learning que converte áudio em imagens com base em algoritmos difusionais.

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Q3115428

Ano: 2024 Banca: IMPARH Órgão: Prefeitura de Fortaleza - CE Prova: IMPARH - 2024 - Prefeitura de Fortaleza - CE - Analista de Regulação - Ciências da Computação |

Q3115428 Engenharia de Software

Sobre os conceitos de aprendizado de máquina, marque a opção correta.

A

A função de ativação ReLU converte valores negativos em zero e mantém os positivos.

B

A técnica de regularização divide os dados em k partes para validar um modelo.

C

O overfitting ocorre quando um modelo de machine learning não se ajusta aos dados de treino.

D

Dropout é uma técnica de regularização utilizada para parar o treino quando a precisão máxima for atingida.

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Q3114979

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MT Prova: FGV - 2024 - TJ-MT - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q3114979 Engenharia de Software

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial focada em permitir que máquinas compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e interpretação de forma semelhante à forma como os humanos processam o idioma.
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização

A

é a técnica que remove todas as palavras de um texto que não são substantivos, para focar apenas em entidades.

B

consiste em dividir o texto em unidades menores, como palavras ou subpalavras, para facilitar o processamento do texto por modelos de PLN.

C

é o processo de sintetizar novas palavras com base em um modelo probabilístico, permitindo a expansão do vocabulário.

D

é a técnica que converte palavras em números aleatórios para evitar vieses durante a análise textual.

E

é o processo de combinar palavras em frases inteiras para entender o contexto completo de um texto.

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Q3114977

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MT Prova: FGV - 2024 - TJ-MT - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q3114977 Engenharia de Software

A Inteligência Artificial (IA) tem sido um campo de pesquisa e inovação que evoluiu bastante ao longo das décadas, e geralmente é dividida em IA fraca e IA forte, conceitos que se referem ao nível de “inteligência” que a IA consegue simular ou alcançar.
Em relação ao conceito de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmativa que descreve corretamente a diferença entre IA forte e IA fraca.

A

IA forte é um sistema que simula a inteligência humana em tarefas específicas, enquanto IA fraca consegue aprender e entender contextos complexos, como um ser humano.

B

IA fraca se refere a sistemas que replicam com exatidão a consciência humana, enquanto IA forte realiza tarefas automatizadas sem a necessidade de consciência.

C

IA forte é caracterizada pela capacidade de adquirir consciência e compreensão geral, enquanto IA fraca é projetada para executar tarefas específicas sem consciência.

D

IA fraca é um sistema totalmente autônomo, que toma decisões complexas de forma independente, enquanto IA forte precisa da intervenção humana para operar.

E

IA forte e IA fraca não têm diferença quanto à forma de processamento de informações; a distinção está apenas na potência do hardware que utilizam.

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Q3114976

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MT Prova: FGV - 2024 - TJ-MT - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q3114976 Engenharia de Software

A divisão dos dados por ocasião das tarefas de aprendizado de máquina deve ser feita com todo critério técnico para evitar problemas nos modelos gerados.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.

A

O modelo generaliza bem para dados novos, apresentando baixa taxa de erro tanto em dados de treino quanto em dados de teste.

B

O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treino, mas apresenta baixo desempenho em dados de teste.

C

O modelo apresenta alto desempenho em dados de teste, mas baixo desempenho em dados de treino.

D

O modelo é incapaz de aprender padrões dos dados de treino, resultando em alto erro de treino e de teste.

E

O modelo é robusto e apresenta desempenho constante independentemente do conjunto de dados analisado.

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Q3104148

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104148 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

5 Na análise de característica de operação do receptor (ROC), o método não paramétrico para calcular a área sob a curva (AUC) assume que os dados seguem uma determinada distribuição, como a distribuição normal.

Certo

Errado

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Q3104147

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104147 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

Um modelo probabilístico é uma técnica não supervisionada que agrupa pontos de dados com base na probabilidade de eles pertencerem a uma distribuição, sendo o modelo de mistura gaussiana (GMM) um dos métodos mais comuns.

Certo

Errado

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Q3104146

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104146 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

RAG (retrieval augmented generation) é o processo de recuperar informações contextuais relevantes de uma fonte de dados e integrá-las ao prompt do usuário em um modelo de linguagem, melhorando-se a qualidade da resposta gerada.

Certo

Errado

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Q3104145

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104145 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabilidade máxima de que esse evento aconteça.

Certo

Errado

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Q3104144

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104144 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

Stemming é uma técnica que reduz palavras flexionadas ao seu radical, permitindo que as variações de uma palavra sejam tratadas como um mesmo termo, o que melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Certo

Errado

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Q3104143

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104143 Engenharia de Software

Texto associado

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.

As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva.

Certo

Errado

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Q3102532

Ano: 2024 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Concórdia - SC Prova: FEPESE - 2024 - Prefeitura de Concórdia - SC - Professor - Laboratório de Informática - Edital nº 3 |

Q3102532 Engenharia de Software

A Interface Homem-Máquina (IHM) é o meio pelo qual um usuário interage com um sistema computacional, sendo fundamental para proporcionar uma experiência de uso eficiente e intuitiva.
Assinale a alternativa que indica corretamente um aspecto crucial para garantir que a interface seja fácil de ser usada e compreensível para os usuários, no desenvolvimento de IHMs.

A

Oferecer feedback visual ou sonoro imediato para as ações do usuário.

B

Minimizar o uso de gráficos e cores para evitar distrações visuais.

C

Priorizar a complexidade funcional, para garantir mais opções ao usuário.

D

Adotar uma linguagem técnica para atender a usuários avançados de forma específica.

E

Aumentar a quantidade de informações na tela para garantir que tudo esteja acessível em uma única interface.

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Q3100353

Ano: 2024 Banca: COTEC Órgão: Prefeitura de Japonvar - MG Prova: COTEC - 2024 - Prefeitura de Japonvar - MG - Técnico em Informática |

Q3100353 Engenharia de Software

Qual das seguintes características de uma linguagem de programação de alto nível torna essa linguagem mais adequada para a representação de procedimentos em comparação com linguagens de máquina?

A

As linguagens de alto nível possuem um conjunto menor de operações primitivas e são utilizadas diretamente pelo computador por meio do compilador.

B

As linguagens de máquina, embora trabalhosas, são mais adequadas para a programação de procedimentos práticos.

C

As linguagens de alto nível são mais compreensíveis por humanos e precisam ser traduzidas para a linguagem de máquina por um compilador.

D

As linguagens de alto nível não precisam ser traduzidas para a linguagem de máquina para serem executadas.

E

As linguagens de alto nível são traduzidas diretamente pelo processador do computador, dispensando a necessidade de compiladores ou interpretadores.

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Q3098222

Ano: 2024 Banca: Quadrix Órgão: Conselho Federal de Nutricionistas Prova: Quadrix - 2024 - Conselho Federal de Nutricionistas - Tecnologia da Informação - Suporte Técnico |

Q3098222 Engenharia de Software

No que diz respeito à segurança em ambientes lógicos, à classificação de ativos de informação, à biblioteca ITIL e ao guia PMBOK, julgue o item seguinte.

As redes neurais para análise de padrões e detecção de anomalias em dados de segurança são empregadas para melhorar a segurança em ambientes lógicos.

Certo

Errado

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Q3097576

Ano: 2024 Banca: COTEC Órgão: Prefeitura de Brasília de Minas - MG Prova: COTEC - 2024 - Prefeitura de Brasília de Minas - MG - Técnico em Informática |

Q3097576 Engenharia de Software

Qual das seguintes características de uma linguagem de programação de alto nível torna essa linguagem mais adequada para a representação de procedimentos em comparação com linguagens de máquina?

A

As linguagens de alto nível possuem um conjunto menor de operações primitivas e são utilizadas diretamente pelo computador por meio do compilador.

B

As linguagens de máquina, embora trabalhosas, são mais adequadas para a programação de procedimentos práticos.

C

As linguagens de alto nível são mais compreensíveis por humanos e precisam ser traduzidas para a linguagem de máquina por um compilador.

D

As linguagens de alto nível não precisam ser traduzidas para a linguagem de máquina para serem executadas.

E

As linguagens de alto nível são traduzidas diretamente pelo processador do computador, dispensando a necessidade de compiladores ou interpretadores.

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Q3096303

Ano: 2024 Banca: FURB Órgão: Câmara de Brusque - SC Prova: FURB - 2024 - Câmara de Brusque - SC - Agente Administrativo - Recepção |

Q3096303 Engenharia de Software

Em um mundo cada vez mais conectado, as casas inteligentes estão se tornando uma realidade comum, com dispositivos como lâmpadas, câmeras de segurança, termostatos e assistentes de voz, todos conectados à rede da casa. Esses dispositivos são integrados à Internet das Coisas (IoT), permitindo que objetos do cotidiano "conversem" entre si e sejam gerenciados de forma automática. Diante dessa integração entre Inteligência Artificial (IA) e IoT, qual das afirmativas a seguir descreve corretamente o papel da IA e suas diversas aplicações, incluindo IoT?

A

A IoT funciona de forma dependente de IA e necessita de IA para a troca de informações entre dispositivos conectados.

B

A IA pode analisar os dados coletados por dispositivos IoT e utilizá-los para permitir que os dispositivos se adaptem e tomem decisões automaticamente.

C

Atualmente, a IA é utilizada exclusivamente para processar comandos de voz em dispositivos IoT, enquanto as decisões automatizadas são feitas manualmente pelos usuários.

D

A IoT depende completamente de IA para funcionar e, sem IA, os dispositivos não conseguiriam se comunicar.

E

A IA e a IoT são tecnologias separadas e não conseguem interagir diretamente no gerenciamento de dispositivos domésticos inteligentes.

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Q3091950

Ano: 2024 Banca: MS CONCURSOS Órgão: SAAE de São Carlos - SP Prova: MS CONCURSOS - 2024 - SAAE de São Carlos - SP - Analista de Sistemas |

Q3091950 Engenharia de Software

Qual das opções descreve, devidamente, uma das principais aplicações da inteligência artificial, (IA), nas empresas?

A

Permitir que todas as decisões importantes nas empresas sejam tomadas, exclusivamente, por máquinas, sem necessidade de supervisão humana.

B

Garantir que todos os dispositivos conectados à internet possam operar sem a necessidade de manutenção ou atualizações.

C

Substituir todos os trabalhadores humanos em funções administrativas e operacionais, eliminando, completamente, o papel das pessoas.

D

Automatizar tarefas repetitivas e analisar grandes volumes de dados, ajudando a tornar os processos mais rápidos e eficientes.

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Q3091945

Ano: 2024 Banca: MS CONCURSOS Órgão: SAAE de São Carlos - SP Prova: MS CONCURSOS - 2024 - SAAE de São Carlos - SP - Analista de Sistemas |

Q3091945 Engenharia de Software

A Inteligência Artificial, (IA), é uma área da tecnologia que permite que computadores e dispositivos digitais, realizem atividades semelhantes às humanas. Entre as capacidades da IA, podemos destacar:

A

Realizar tarefas repetitivas de maneira mais rápidas, analisando dados e fazendo recomendações baseadas no aprendizado com grandes volumes de informações.

B

Criar programas que eliminem, completamente, a necessidade de interação humana em todos os sistemas computacionais.

C

Desenvolver máquinas que não precisem de energia elétrica para processar informações e acessar a internet automaticamente.

D

Garantir que os dispositivos eletrônicos, nunca precisem ser atualizados ou configurados por humanos.

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Q3090096

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-RR Prova: FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Ciência de Dados e Analytics |

Q3090096 Engenharia de Software

Modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models - LLM) são frequentemente utilizados em processamento de linguagem natural, e podem gerar resultados inesperados em resposta às consultas dos usuários. Essas respostas são chamadas de alucinações dos modelos. Uma técnica usada para se evitar tais alucinações consiste em combinar os modelos generativos com sistemas de recuperação de informações, permitindo buscas em bases de dados mais confiáveis e melhorando a qualidade das respostas geradas.
A essa técnica dá-se o nome de

A

Lematização (Lemmatization).

B

Recuperação por Análise de Dependência (Dependency Parsing Retrieval).

C

Recuperação de Entidades Nomeadas (Named Entity Retrieval).

D

Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation).

E

Geração de Partes do Discurso (Part-of-Speech Generation).

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Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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