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FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
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Q2517618

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

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:

Alternativas

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

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

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

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

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

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Q2517620

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

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):

Alternativas

o recorte de gradiente;

as células de memória com mecanismos de gating;

os mecanismos de atenção;

as conexões de salto;

as camadas de Max-pooling.

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Q2517621

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

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:

Alternativas

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

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;

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;

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;

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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Q2517643

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

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

Q2517643 Engenharia de Software

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

Alternativas

linear;

ReLU;

sigmoide;

softmax;

softplus.

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Q2517685

Engenharia de Software Gestão de Projetos em Engenharia de Software ,

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

Q2517685 Engenharia de Software

Texto associado

Para a resolução da questão, pode ser necessário utilizar alguns dos resultados a seguir.

O uso de softwares de gerenciamento de projetos tem se disseminado desde a década de 1980, inicialmente em computadores pessoais isolados (PCs) e depois com solução em rede e armazenamento na nuvem. O Microsoft Project (MS Project) é um software surgido em 1985 que se tornou uma espécie de padrão para a área de projetos.

A respeito do planejamento de recursos humanos no MS Project, é correto afirmar que:

Alternativas

o “nivelamento de recursos” permite que todos os recursos tenham a mesma carga de trabalho ao longo do projeto;

o “nivelamento de recursos”, aliado ao cálculo das folgas das atividades do projeto, distribui as alocações individuais de trabalho, minimizando picos e períodos de ociosidade;

a “planilha de recursos” permite a visualização de todas as atividades alocadas a um recurso específico;

o “planejador de equipe” permite a visualização do custo previsto para todos os recursos do projeto;

a “planilha de recursos” permite a visualização do desempenho de cada recurso ao longo da execução do projeto.

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1: C

2: B

3: A

4: A

5: B

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