Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso - Página 7

Q2517621

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517621 Engenharia de Software

A abordagem que garante uma exploração completa das combinações de hiperparâmetros na identificação da configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina é a:

A

realização de uma Grid Search, explorando sistematicamente os valores de hiperparâmetros predefinidos para identificar a combinação ideal para maximizar o desempenho do modelo;

B

utilização de uma Busca Aleatória, amostrando aleatoriamente o espaço de hiperparâmetros, oferecendo uma abordagem mais eficiente para o ajuste de hiperparâmetros em comparação com os métodos exaustivos;

C

implementação de uma Validação Cruzada K-fold, particionando o conjunto de dados em K subconjuntos para treinar e avaliar iterativamente o modelo, fornecendo uma avaliação robusta de seu desempenho de generalização;

D

aplicação de métodos Ensemble, combinando vários modelos para aproveitar suas diversas forças, visando a melhorar o desempenho geral, particularmente quando os modelos individuais apresentam diferentes tipos de erros;

E

utilização de uma Feature Scaling, normalizando a escala das características de entrada para garantir comparações justas entre diferentes variáveis, o que é particularmente benéfico para algoritmos sensíveis a diferenças de escala.

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Q2517620

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517620 Engenharia de Software

Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente, conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que desaparece.

A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):

A

o recorte de gradiente;

B

as células de memória com mecanismos de gating;

C

os mecanismos de atenção;

D

as conexões de salto;

E

as camadas de Max-pooling.

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Q2517618

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517618 Engenharia de Software

Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”, “cachorro”, “pássaro”, etc.).

Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:

A

garante que a rede neural generalize bem para dados não vistos, prevenindo o sobreajuste;

B

ajusta os pesos dos neurônios ocultos para minimizar o erro de classificação durante o treinamento;

C

mapeia as características aprendidas para rótulos de classe específicos com base em padrões aprendidos;

D

realiza a extração de características aprendendo representações hierárquicas a partir de valores de pixel brutos;

E

calcula a soma ponderada das características de entrada e aplica uma função de ativação para produzir probabilidades de classe.

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Q2515935

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |

Q2515935 Engenharia de Software

O resultado da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um modelo que será usado para realizar predições. Quanto melhor o modelo gerado, mais precisas serão as predições.

A precisão ou a acurácia de um modelo de Aprendizado de Máquina é medida por meio do método:

A

regressão;

B

treino e teste;

C

matriz de confusão;

D

aprendizagem por reforço;

E

bagging (Bootstrap Aggregating).

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Q2511973

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511973 Engenharia de Software

No contexto da Inteligência Artificial (IA), assinale a opção que define corretamente o termo “explicabilidade da IA” ou “Inteligência Artificial explicável” e indica por que ele é importante para a regulação do tema.

A

Representa a capacidade de uma IA de realizar tarefas sem quaisquer ações e intervenções humanas. Com base em processos algorítmicos, a IA vem ganhando autonomia decisória e mostrando-se consciente sobre o desenvolvimento das novas tecnologias.

B

Representa a habilidade de uma IA de explicar suas decisões em termos tecnicamente compreensíveis, a partir de uma única linguagem desenvolvida por campos neurais.

C

Representa um conjunto de técnicas de aprendizado de máquina que permite que os usuários humanos entendam, possam confiar e gerenciem com eficácia a geração emergente de parceiros com inteligência artificial.

D

Representa a precisão de uma IA em prever resultados baseados em dados qualitativos e quantitativos.

E

Representa a capacidade de uma IA de passar no Teste de Turing, sendo essencial para sua aceitação social.

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Q2511953

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511953 Engenharia de Software

Acerca do uso de inteligência artificial (IA) pelos tribunais, temos experiências bem-sucedidas no Brasil, as quais mostram a relevância da tecnologia para a melhoria da eficiência de atividades. Seu uso é bastante promissor nas cortes e deverá auxiliar em mecanismos de acesso à justiça. Sobre o ponto, assinale a alternativa mais adequada.

A

A IA deve ser usada como fonte principal no desenvolvimento da fundamentação de decisões judiciais de mérito.

B

A IA pode ser usada como ferramenta auxiliar, a depender do caso, em decisões e na análise de petições, devendo como regra haver transparência acerca do seu uso.

C

A IA deve substituir servidores e juízes leigos na produção de decisões interlocutórias em Juizados Especiais Cíveis.

D

A IA não tem capacidade para entender normas jurídicas e sua aplicação aos fatos sociais. Portanto, não deve ser usada de qualquer modo em decisões judiciais e serviços jurídicos.

E

A IA não deve ser usada na aplicação de modelos estatísticos voltados à compreensão dos processos e fatos jurídicos.

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Q2511950

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511950 Engenharia de Software

No contexto jurídico brasileiro, assinale a afirmativa correta acerca do modo como a autonomia de um sistema de Inteligência Artificial (IA) é geralmente tratada, em questões relativas à sua responsabilidade por ações e atividades.

A

A IA é considerada uma entidade legal autônoma com responsabilidades próprias, sendo um sujeito de direito.

B

A responsabilidade pela IA e suas atividades é atribuída exclusivamente ao seu usuário final.

C

A autonomia jurídica da IA não é reconhecida legalmente, recaindo a responsabilidade, como regra, sobre seus atos aos operadores humanos.

D

Sistemas de IA têm, em algumas jurisdições, o mesmo status legal que incapazes.

E

A lei considera a IA uma extensão do seu programador, devendo o mesmo ser legalmente acionado em todos os casos.

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Q2511949

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511949 Engenharia de Software

Em termos de regulamentação de Inteligência Artificial (IA), a seguinte estratégia é frequentemente considerada essencial para garantir a segurança e a ética nas relações:

A

desenvolvimento de padrões internacionais, jurídicos e regulatórios, para a implementação de IA.

B

regulamentação rigorosa e uniforme em todos os países acerca da aplicação de IA.

C

banimento total do uso de IA em determinados setores, especialmente nas áreas da saúde, segurança e controle de acesso.

D

deixar a regulamentação essencialmente com as empresas desenvolvedoras de IA, tendo em vista sua expertise na análise da tecnologia.

E

priorizar a autorregulação regulada do setor pelas entidades desenvolvedoras de IA.

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Q2511947

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo/Consultoria - Consultor Legislativo - Área XIV (Reaplicação) |

Q2511947 Engenharia de Software

Em relação ao potencial de discriminação ilícita ou abusiva em sistemas de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmação mais precisa.

A

Sistemas de IA são objetivos, imparciais e não realizam discriminações.

B

A discriminação por sistemas de IA ocorre apenas quando há intenção explícita do programador.

C

A IA pode inadvertidamente discriminar com base nos dados em que foi treinada.

D

A legislação atual proíbe qualquer forma de IA que possa resultar em processos de discriminação, sejam eles de qualquer tipo.

E

A discriminação em IA é um problema resolvido com tecnologias modernas de machine learning.

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Q2501775

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - SEFAZ-SE - Auditor Técnico de Tributos (tarde) |

Q2501775 Engenharia de Software

No aprendizado de máquina, o algoritmo de classificação considerado mais rudimentar e simples, que cria o modelo simplesmente baseado na moda da classe, ou seja, classifica todas as instâncias de acordo com a classe dominante, é conhecido como

A

ZeroR.

B

validação cruzada.

C

K-means.

D

DBSCAN.

E

florestas aleatórias.

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Q2495383

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2024 - Caixa - Técnico Bancário Novo |

Q2495383 Engenharia de Software

Em 2014, a arquitetura de redes neurais denominada Redes Adversárias Generativas (GAN) revolucionou o aprendizado de máquina.
As GAN caracterizam-se por

A

serem usadas, exclusivamente, para classificação de imagens.

B

consistirem, apenas, em um gerador de ruídos e em uma rede neural classificatória.

C

serem compostas por duas redes neurais: uma discriminadora e outra geradora.

D

serem incapazes de aprender a partir de conjuntos de dados não supervisionados.

E

não poderem ser aplicadas para gerar conteúdo linguístico.

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Q2492507

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Contratos de TI |

Q2492507 Engenharia de Software

Acerca de inteligência artificial, julgue o próximo item.

A inteligência artificial generativa é capaz de criar novos conteúdos e áudios.

Certo

Errado

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Q2492506

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Contratos de TI |

Q2492506 Engenharia de Software

Acerca de inteligência artificial, julgue o próximo item.

A geração de imagens por meio de descrição de textos, sem a necessidade de inserir outras figuras ou ilustrações, é um dos recursos da inteligência artificial generativa.

Certo

Errado

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Q2492024

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANA Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 1 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 2 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 3 |

Q2492024 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, a respeito de ETL e técnicas de redução de dimensionalidade.

A redução de dimensionalidade acrescenta variáveis nos modelos de inteligência artificial para torná-los mais específicos e objetivos.

Certo

Errado

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Q2492023

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANA Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 1 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 2 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 3 |

Q2492023 Engenharia de Software

Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item.

O aprendizado supervisionado utiliza a regressão para entender a relação entre variáveis dependentes e independentes.

Certo

Errado

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Q2492022

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANA Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 1 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 2 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 3 |

Q2492022 Engenharia de Software

Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item.

O algoritmo random forest atribui a mesma importância para todas as variáveis ao fazer as predições.

Certo

Errado

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Q2492021

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANA Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 1 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 2 | CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANA - Especialista em Regulação de Recursos Hídricos e Saneamento Básico - Especialidade 3 |

Q2492021 Engenharia de Software

Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item.
O problema de underfitting ocorre quando o modelo não se ajusta aos dados de treinamento, enquanto o overfitting ocorre quando o modelo não se ajusta a novos dados.

Certo

Errado

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Q2491513

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Infraestrutura de TI |

Q2491513 Engenharia de Software

Acerca de inteligência artificial, julgue o próximo item.

Pode-se utilizar machine learning, capaz de reconhecer e reproduzir padrões de inteligência artificial com base em experiência prévia, para um mecanismo de busca na Internet que funcione de forma automatizada.

Certo

Errado

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Q2490857

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MS Prova: FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Analista de Infraestrutura de Redes |

Q2490857 Engenharia de Software

A Internet dsa Coisas (Internet of Things – IoT) está revolucionando a forma como interagimos com o mundo, possibilitando maior automação, eficiência e conveniência em diversos aspectos da vida cotidiana.

Dentre as características fundamentais da IoT, incluem-se:

A

segurança, conectividade e heterogeneidade;

B

privacidade, uniformidade de arquitetura e escalabilidade;

C

adaptabilidade, autoconfiguração e homogeneidade dos dispositivos;

D

imobilidade, identidade e interoperabilidade;

E

escalabilidade, impessoalidade e disponibilidade.

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Q2488057

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Conhecimentos gerais para todas as especialidades |

Q2488057 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, a respeito de conceitos de inteligência artificial.

O aprendizado supervisionado é definido pelo uso de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos que classificam dados ou preveem resultados com precisão.

Certo

Errado

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SEU FUTURO MERECE ESSA CHANCE!

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Questões de Concurso Sobre inteligencia artificial em engenharia de software

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