Questões de Concurso Público IF-SP 2024 para Professor EBTT - Informática

Em um diagrama de classes, as relações de agregação e composição são tipos de associações que representam uma relação “todo/parte” onde a parte pode existir independentemente do todo ou não. A partir do seguinte diagrama de classes, é correto afirmar que

Uma equipe de desenvolvimento está utilizando a metodologia ágil Scrum para criar um software que automatiza o encaminhamento de processos eletrônicos em uma organização. Esses processos são registrados em um banco de dados e precisam ser distribuídos automaticamente, com base nas categorias e finalidades de cada processo. Durante uma sprint, um dos desenvolvedores identifica um bloqueio que impede a implementação de uma regra de negócio essencial para a correta categorização e distribuição dos processos. Diante dessa situação, qual é a ação mais adequada a ser tomada pela equipe, segundo os princípios do Scrum?

O Q-learning é um algoritmo de aprendizado por reforço (reinforcement learning) que permite que um agente aprenda a melhor política para tomar decisões em um ambiente, mesmo quando as recompensas por essas ações são recebidas com atraso. O agente aprende através da interação com o ambiente, realizando ações e observando as recompensas e os estados resultantes. Qual o objetivo principal da função Q no algoritmo Q-learning?

Redes neurais profundas (do inglês Deep Neural Network - DNN) são um tipo de rede neural artificial cuja estrutura possui múltiplas camadas ocultas entre a camada de entrada e a camada de saída, cada uma com seus próprios pesos e bias. As múltiplas camadas proporcionam que as DNNs aprendam representações complexas dos dados, apresentando bons resultados para tarefas complexas como o processamento de linguagem natural, o reconhecimento ou classificação de imagens ou áudio, por exemplo. Especificamente para o problema de classificação de imagens de cães e gatos, qual dos algoritmos abaixo é utilizado para ajustar os pesos das conexões e bias em uma rede neural e que pode melhorar na acurácia da classificação das imagens?

Um banco está desenvolvendo um sistema crítico de gerenciamento de riscos financeiros para sua operação. O sistema precisa analisar dados em tempo real, identificar padrões e gerar relatórios de riscos, tudo em uma plataforma única e intuitiva. O problema é que o prazo para entrega do sistema é extremamente curto, devido à necessidade de se adequar a novas regulamentações do mercado. Dentre as alternativas, qual a estratégia mais eficaz para lidar com a restrição de tempo nesse caso, garantindo a qualidade e a funcionalidade do sistema?