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FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos)
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Q2066775

Engenharia de Software Teste de Software ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066775 Engenharia de Software

O tipo de teste de software que serve para garantir que todas ou algumas partes de um sistema estão dialogando e funcionando corretamente em conjunto é o teste

Alternativas

de regressão.

de aceitação.

de integração.

de validação.

unitário.

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Q2066776

Engenharia de Software Processos de Software - Desenvolvimento Ágil , Scrum ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066776 Engenharia de Software

No Scrum, o principal objetivo da reunião de Retrospectiva da Sprint é

Alternativas

revisar e atualizar o backlog do produto.

avaliar o progresso feito durante a sprint.

planejar a próxima sprint.

identificar e planejar melhorias para a próxima sprint.

revisar e atualizar o backlog da sprint.

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Q2066777

Engenharia de Software Processos de Software - Desenvolvimento Ágil ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066777 Engenharia de Software

Assinale a opção que, em metodologias ágeis, apresenta corretamente a principal diferença entre a "Definição de Pronto" (DoR) e a "Definição de Feito" (DoD).

Alternativas

A Definição de Pronto define quando uma tarefa pode ser trabalhada, enquanto a Definição de Feito define quando uma tarefa é concluída.

A Definição de Pronto define quando um recurso pode ser trabalhado, enquanto a Definição de Feito define quando um recurso é concluído

A Definição de Pronto define os critérios de aceitação para uma tarefa, enquanto a Definição de Feito define os critérios de aceitação para uma história de usuário.

A Definição de Pronto define critérios de aceitação para um recurso, enquanto a Definição de Feito define critérios de aceitação para um lançamento.

A Definição de Pronto define quando uma história de usuário pode ser trabalhada, enquanto a Definição de Feito define quando uma história de usuário é concluída.

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Q2066779

Engenharia de Software Engenharia de Requisitos ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066779 Engenharia de Software

A respeito do requisito não funcional, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) O sistema deve permitir que os usuários criem e editem seus perfis. ( ) O sistema deve estar disponível na Web e em dispositivos Android. ( ) O sistema deve ter um recurso de pesquisa que permita aos usuários encontrar informações sobre vendas. ( ) O sistema deve estar disponível 99,99% do tempo. ( ) O sistema deve exibir dados de vendas em tempo real.
As afirmativas são, respectivamente,

Alternativas

V – F – V – F – V.

V – V – V – F – V.

F – V – F – V – F.

V – F – V – V – V.

V – F – F – F – V.

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Q2066797

Engenharia de Software Desenvolvimento de Software ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066797 Engenharia de Software

A “infraestrutura imutável”, combinada com o conceito de “infraestrutura como código”, possibilita que apliquemos as mesmas estratégias de CI/CD (Integração Contínua e Entrega Contínua).
A adoção de estratégias de infraestrutura “imutáveis” ataca diretamente as origens das complexidades que temos enfrentado no dia a dia. Uma de suas principais características é permitir

Alternativas

a redução das dependências e das complexidades dos ambientes.

a maior dependência de outros componentes de nuvem.

o aumento da reversibilidade.

o bloqueio do acesso não autorizado aos sistemas.

a redução de custo como foco principal.

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Q2066800

Engenharia de Software Desenvolvimento de Software ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066800 Engenharia de Software

Uma organização deseja aumentar a maturidade da organização utilizando DevOps.
As opções a seguir apresentam maneiras de ajudar o amadurecimento da organização com o uso do DevOps, à exceção de uma. Assinale-a.

Alternativas

Manter registros de todas as reuniões para que os membros do time tenham fácil acesso a todas as comunicações.

Definir claramente os processos e o apoio e permitir que os membros do time melhorem o processo diariamente.

Definir claramente metas como marcos para ajudar os membros de seu time a avaliar se suas atividades diárias são valiosas.

Monitorar e registrar as atividades diárias para ajudar a identificar pequenas áreas de progresso diário e comemorá-las.

Estabelecer um método eficaz de ponderação sobre a produtividade versus riscos, fazer mudanças incrementais e criar locais seguros para experimentos.

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Q2066823

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066823 Engenharia de Software

Sobre modelos de otimização de redes neurais, assinale a afirmativa incorreta.

Alternativas

O gradiente descendente é um algoritmo de otimização de redes neurais em que a derivada da função de otimização leva a direção mais baixa do gráfico da função de custo.

A ideia da Regularização é adicionar um termo extra à função de custo. Intuitivamente, o efeito da regularização é fazer com que a rede prefira aprender pesos pequenos, minimizando a função de custo.

O momento acumula pesos anteriores para estabilizar a convergência da rede; o objetivo é ajudar a desviar de mínimos locais e pode acelerar treinamento em regiões muito planas da superfície de erro.

O algoritmo de otimização ADAM guarda, além dos valores dos pesos passados, o decaimento exponencial da média de gradientes passados e possui o mesmo objetivo do momento.

A regularização L1 transforma valores pequenos em zeros e, consequentemente, permite reduzir o número de pesos, enquanto a regularização L2 procura manter todos os pesos pequenos de forma que maximiza a função de custo.

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Q2066825

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066825 Engenharia de Software

No processamento de linguagem natural, é preciso realizar transformações de textos em números, geralmente vetores ou matrizes, de forma que sirvam de entrada para os algoritmos computacionais de aprendizado de máquina.
obre esses algoritmos de extração de características de textos, assinale a afirmativa incorreta.

Alternativas

Os algoritmos de extração de características Bag of Words (BoW) e TF-IDF são diferentes entre si porque o primeiro conta a quantidade de vezes que uma palavra aparece num texto e o segundo normaliza essa informação utilizando a quantidade de vezes que a palavra aparece no corpus de texto.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec depende do princípio da distribuição, em que as palavras que geralmente têm as mesmas palavras vizinhas tendem a ser semanticamente semelhantes e as colocam num vetor de tamanhos fixos que representam semanticamente as palavras vizinhas.

O algoritmo de word embeddings Glove combina estatísticas locais com estatísticas globais fazendo a análise de uma matriz de co-ocorrência palavra-palavra, de forma que se conta a frequência que essa palavra aparece relacionada com algum “contexto” em um grande corpus.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec possui duas arquiteturas de construção. A primeira é a CBOW, em que se treina uma rede neural com a tarefa de prever uma palavra dado o contexto e a outra é a Skip-Gram, em que a tarefa da rede neural será dada uma palavra, prever o contexto.

Na matriz de co-ocorrência do algoritmo de word embeddings Glove, ao correlacionar uma palavra p1 com um contexto c1, se a palavra p1 possui correlação alta com c1, o valor será mais alto do que o contrário; essa correlação poderá ser utilizada para calcular correlações entre quaisquer palavras do corpus de texto e esse contexto.

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Q2066827

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066827 Engenharia de Software

Sobre as redes neurais convolucionais (CNNs) é correto afirmar que

Alternativas

ao treinar CNNs utilizando transferência de aprendizado, começamos com um modelo pré-treinado e executamos numa nova tarefa qualquer, sem precisar se preocupar com o formato e o tipo de dados.

ao treinar CNNs utilizando transferência de aprendizado para ajuste fino, começamos com um modelo pré-treinado e atualizamos todos os parâmetros do modelo para nossa nova tarefa, basicamente retreinando todo o modelo.

uma rede neural convolucional pode ser utilizada para reconhecer os mais variados tipos de dados. Por exemplo, textos, imagens e dados de clientes. Para isso, basta que os dados de entrada sejam transformados por alguma técnica de extração de características em simples vetores de características.

as últimas camadas convolucionais de uma rede neural CNN são capazes de extrair características mais baixo nível dos dados, como linhas, círculos e pontos, enquanto as primeiras camadas extraem características mais alto nível, detalhes mais específicos dos objetos reconhecidos.

as camadas de pooling das CNNS são capazes de extrair características de médio nível, reconhecendo características que são mais detalhadas que as primeiras camadas convolucionais.

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1: C

2: D

3: E

4: C

5: C

6: A

7: E

8: A

9: B

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