Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 426 questões
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Especializada – Especialidade Tecnologia da Informação – Orientação Sistemas de TI |
Q2341121
Engenharia de Software
No que se refere a machine learning, julgue o item seguinte.
O algoritmo Naive Bayes é utilizado para categorizar
palavras com base na frequência; um exemplo do uso desse
algoritmo é a classificação de e-mails como spam.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Especializada – Especialidade Tecnologia da Informação – Orientação Sistemas de TI |
Q2341120
Engenharia de Software
No que se refere a machine learning, julgue o item seguinte.
Uma das consequências da utilização da técnica de redução
da dimensionalidade é a complexidade da análise.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
Câmara dos Deputados
Prova:
FGV - 2023 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo - Informática Legislativa - Tarde |
Q2324336
Engenharia de Software
Joselito é um desenvolvedor especializado em inteligência
artificial e trabalha para uma renomada indústria.
Recentemente, ele finalizou o treinamento de um modelo de visão computacional, cujo objetivo é identificar se os colaboradores estão utilizando capacetes enquanto circulam pelo chão de fábrica, visando a assegurar o cumprimento das normas de segurança. Durante a apresentação do projeto para a equipe de liderança, o modelo demonstrou alta acurácia na maioria das situações.
Entretanto, houve um padrão atípico de erro: o chefe de Joselito, que é calvo, foi consistentemente identificado pelo modelo como estando de capacete, ainda que estivesse sem capacete.
Com base nessas informações, assinale a opção que indica a causa mais provável do comportamento anômalo observado no modelo de Joselito.
Recentemente, ele finalizou o treinamento de um modelo de visão computacional, cujo objetivo é identificar se os colaboradores estão utilizando capacetes enquanto circulam pelo chão de fábrica, visando a assegurar o cumprimento das normas de segurança. Durante a apresentação do projeto para a equipe de liderança, o modelo demonstrou alta acurácia na maioria das situações.
Entretanto, houve um padrão atípico de erro: o chefe de Joselito, que é calvo, foi consistentemente identificado pelo modelo como estando de capacete, ainda que estivesse sem capacete.
Com base nessas informações, assinale a opção que indica a causa mais provável do comportamento anômalo observado no modelo de Joselito.
Q2322053
Engenharia de Software
João está trabalhando em um projeto de reconhecimento de
animais por imagens, em que o conjunto de dados possui um
atributo como rótulo, o qual indica o nome do animal retratado,
como "cachorro", "gato", "pássaro" e "peixe".
Para treinar o modelo de reconhecimento de imagens de animais, a tarefa de aprendizado supervisionado que João deverá utilizar é:
Para treinar o modelo de reconhecimento de imagens de animais, a tarefa de aprendizado supervisionado que João deverá utilizar é:
Ano: 2023
Banca:
IESES
Órgão:
SCGás
Prova:
IESES - 2023 - SCGás - Analista de Sistemas da Informação |
Q2312071
Engenharia de Software
As Inteligências artificiais generativas têm a habilidade
de produzir informações a partir de conjuntos de dados
já existentes. Essas IAs são treinadas com extensos
bancos de dados com o objetivo de aprender o padrão
de construção desses dados. Com o aumento no
interesse em inteligência artificial, têm surgido diversos
serviços e ferramentas que utilizam algum tipo de IA
generativa. Assinale a alternativa correta que apresenta
ferramentas de IA.
Ano: 2023
Banca:
IBFC
Órgão:
CET-Santos
Prova:
IBFC - 2023 - CET-Santos - Analista de Gestão - Ciências de Dados |
Q2303539
Engenharia de Software
Várias técnicas em ML (Machine Learning) são
utilizadas. Todas possuem um melhor
tratamento de dados do que outra, dependendo
no que se está trabalhando. No caso da técnica
com modelos contextualizados de linguagem
baseados em tokens, temos uma que
implementa um algoritmo utilizado no
processamento de linguagem natural e na
recuperação de informações. Esta técnica
combina a frequência de uma determinada
palavra em um texto com a frequência inversa
da mesma palavra em outros documentos. Essa
técnica é conhecida por:
Ano: 2023
Banca:
IBFC
Órgão:
CET-Santos
Prova:
IBFC - 2023 - CET-Santos - Analista de Gestão - Ciências de Dados |
Q2303538
Engenharia de Software
Analise as afirmativas abaixo e dê valores
Verdadeiro (V) ou Falso (F) em relação as
afirmativas que tratam de algoritmos de ML
(Machine Learning)
( ) KNN (K vizinhos mais próximos) ( ) SVM (Support Vector Machine) ( ) Floresta aleatória ( ) Gradiente relacional ( ) Árvore e decisão ( ) K-Means
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
( ) KNN (K vizinhos mais próximos) ( ) SVM (Support Vector Machine) ( ) Floresta aleatória ( ) Gradiente relacional ( ) Árvore e decisão ( ) K-Means
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Ano: 2023
Banca:
IBFC
Órgão:
CET-Santos
Prova:
IBFC - 2023 - CET-Santos - Analista de Gestão - Ciências de Dados |
Q2303537
Engenharia de Software
É um tipo de regressão utilizada em
aprendizado de máquina que estima a
probabilidade de ocorrência de um evento,
como um “voto”, e com base em um
determinado conjunto de dados de variáveis
independentes. O resultado esperado é apenas
uma probabilidade de ocorrer, sendo a variável
dependente é limitada entre 0 e 1. Neste tipo de
regressão, temos a probabilidade de sucesso
dividida pela probabilidade de falha. Isso
também é comumente conhecido como "log
odds", ou logaritmo natural de probabilidades.
O texto trata de:
Ano: 2023
Banca:
IBFC
Órgão:
CET-Santos
Prova:
IBFC - 2023 - CET-Santos - Analista de Gestão - Ciências de Dados |
Q2303536
Engenharia de Software
Temas relacionados ao aprendizado de
máquina são recorrentes nas mídias, nos
estudos e no interesse geral da sociedade. Mas
este estudo requer habilidades matemáticas de
quem o pratica, principalmente a área de
métodos quantitativos. Dentro do aprendizado
de máquina temos algumas formas de lidar.
Estas formas podem ser definidas como:
( ) Aprendizado Supervisionado. ( ) Aprendizado pontual. ( ) Aprendizado por reforço.
Analise as afirmativas acima e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F) e assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
( ) Aprendizado Supervisionado. ( ) Aprendizado pontual. ( ) Aprendizado por reforço.
Analise as afirmativas acima e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F) e assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SEDUC-SP
Prova:
FGV - 2023 - SEDUC-SP - Professor de Ensino Fundamental e Médio (Educação Profissional) - Eixo 5 - Informação e Comunicação |
Q2287695
Engenharia de Software
No contexto da IA geracional, representada pelo ChatGPT e
modelos similares, surge um desafio crítico relacionado ao viés.
Em relação ao significado do termo “biased AI” (IA enviesada) na IA geracional, assinale a afirmativa correta.
Em relação ao significado do termo “biased AI” (IA enviesada) na IA geracional, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SEDUC-SP
Prova:
FGV - 2023 - SEDUC-SP - Professor de Ensino Fundamental e Médio (Educação Profissional) - Eixo 5 - Informação e Comunicação |
Q2287688
Engenharia de Software
No contexto do Processamento de Linguagem Natural, assinale a
opção que apresenta o principal objetivo da stemização e sua
diferença em relação à lematização.
Ano: 2023
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRM-TO
Prova:
Quadrix - 2023 - CRM-TO - Assistente de Tecnologia da Informação |
Q2287003
Engenharia de Software
No que se refere às novas tecnologias, julgue o item.
O aprendizado de máquina é um subcampo da IA
que se concentra no desenvolvimento de algoritmos
e modelos que permitem aos sistemas aprenderem
com os dados e melhorarem suas decisões ao longo
do tempo, ajustando seu desempenho com base no
feedback recebido.
Ano: 2023
Banca:
Quadrix
Órgão:
CRM-TO
Prova:
Quadrix - 2023 - CRM-TO - Assistente de Tecnologia da Informação |
Q2287002
Engenharia de Software
No que se refere às novas tecnologias, julgue o item.
A lógica fuzzy é uma técnica, utilizada na inteligência
artificial (IA), que lida com a incerteza e a imprecisão
em sistemas.
Ano: 2023
Banca:
FEPESE
Órgão:
EMASA-SC
Prova:
FEPESE - 2023 - EMASA-SC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2284019
Engenharia de Software
São tipos válidos de aprendizagem de máquina:
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado estruturado
4. Aprendizado não estruturado
5. Aprendizagem por reforço
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado estruturado
4. Aprendizado não estruturado
5. Aprendizagem por reforço
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276926
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276925
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.
Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276924
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.
As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276923
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.
Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276922
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276921
Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo.
Conheça nossos planos