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FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II
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Q3178705

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

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178705 Engenharia de Software

Uma empresa de desenvolvimento de software está adotando a metodologia Scrum para aumentar a colaboração e melhorar a entrega contínua de valor aos clientes. O Scrum define papéis, artefatos e eventos que organizam o trabalho de maneira iterativa e incremental. Com base nesse contexto, é correto afirmar que:

Alternativas

O Scrum Master define quais itens do backlog serão priorizados para a próxima sprint.

A Sprint Retrospective é realizada no início da sprint para planejar as atividades a serem executadas.

O Product Owner é responsável por remover impedimentos que bloqueiam o progresso da equipe de desenvolvimento.

A Daily Scrum é uma reunião de planejamento em que o Scrum Team decide quais itens do backlog serão trabalhados durante a sprint.

A Sprint Review é uma reunião em que o Scrum Team e as partes interessadas inspecionam o incremento e ajustam o backlog, se necessário.

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Q3178711

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178711 Engenharia de Software

As técnicas de classificação são fundamentais em aprendizado de máquina para prever categorias ou classes com base em dados históricos. Nesse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente uma técnica amplamente utilizada para classificação.

Alternativas

K-means é um algoritmo de aprendizado por reforço baseado na definição de centros em clusters.

Aprendizagem por Reforço é uma técnica baseada em redes neurais, que utiliza recompensas para treinar modelos.

Regressão Logística é uma técnica usada para prever classes binárias, como “aprovado” ou “reprovado”.

A análise de Componentes Principais (PCA) é utilizada para reduzir a dimensionalidade de dados, sendo um algoritmo utilizado para treinar modelos com base em recompensas.

Árvores de Decisão são algoritmos de classificação que utilizam redes neurais profundas para dividir os dados em diferentes categorias, otimizando a performance por meio de camadas ocultas.

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Q3178712

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178712 Engenharia de Software

As técnicas de regressão são amplamente utilizadas para modelar a relação entre variáveis e realizar previsões contínuas em aprendizado de máquina. Sobre as diferentes técnicas de regressão, assinale a alternativa correta.

Alternativas

Regressão Polinomial é uma técnica exclusiva para análise categórica de variáveis.

Regressão Linear é adequada apenas para problemas não lineares, devido à sua simplicidade.

Regressão Logística é uma técnica de regressão apropriada para prever valores contínuos em vez de classes.

Regressão Lasso é uma variante da regressão linear que elimina a necessidade de regularização dos coeficientes.

A regressão Ridge adiciona uma penalidade baseada na soma dos quadrados dos coeficientes, sendo útil para reduzir overfitting.

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Q3178713

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178713 Engenharia de Software

A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas abaixo:

I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.

II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.

III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.

Quais estão corretas?

Alternativas

Apenas I.

Apenas III.

Apenas I e II.

Apenas II e III.

I, II e III.

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Q3178714

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178714 Engenharia de Software

Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar dados complexos. Assinale a alternativa que descreve corretamente uma característica fundamental das redes neurais profundas.

Alternativas

Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são adequadas para processar dados sequenciais, como séries temporais e texto.

Redes profundas se caracterizam por nunca demandarem grandes volumes de dados para treinar seus modelos de forma eficaz.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são mais indicadas para a análise de dados tabulares do que para tarefas de visão computacional.

Redes neurais profundas se caracterizam por não permitirem otimização dos hiperparâmetros para obter um melhor desempenho

Redes neurais artificiais simples são sempre uma melhor opção do que abordagens de deep learning, visto que apresentam maior precisão do que redes profundas para dados complexos.

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Q3178723

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Porto Alegre - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |

Q3178723 Engenharia de Software

Em projetos de modelos que envolvem visão computacional, técnicas transfer learning são frequentemente utilizadas para melhorar o desempenho e reduzir o tempo de desenvolvimento. Levando em consideração os conceitos relacionados à transfer learning, assinale a alternativa correta.

Alternativas

Quando se utiliza transfer learning, uma vez que o modelo é carregado, não é possível ajustar seus pesos para melhorar a performance na tarefa-alvo.

O transfer learning permite reutilizar modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados, como, por exemplo, o ImageNet, para aplicações específicas.

As técnicas de transfer learning não são adequadas para aplicações que envolvem reconhecimento facial devido à necessidade de dados específicos.

Durante o treinamento de redes convolucionais, os pesos iniciais sempre começam com valores aleatórios, independentemente de ser um modelo pré-treinado ou não.

O transfer learning consiste em treinar um modelo raso desde o princípio, utilizando apenas o conjunto de dados da aplicação específica, sem considerar modelo pré-treinados.

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Respostas

1: E

2: C

3: E

4: D

5: A

6: B

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