Questões de Concurso Comentadas para tce-pa

Considerando o uso de metodologias ágeis para gerenciar projetos de desenvolvimento de software de forma iterativa e incremental, avalie as afirmativas a seguir.

I. Em reuniões diárias e de curta duração (Daily Scrums), os membros do time Scrum são incentivados a expor o que fizeram desde a última reunião, o que planejam fazer até a reunião seguinte e a reportar algum impedimento que esteja atrapalhando o desenvolvimento de suas atividades.
II. O uso do Scrum junto ao método Kanban é uma prática muito comum nas organizações. De forma sucinta, cria-se um sistema em que as histórias de usuário são puxadas sob demanda, de acordo com a capacidade do sistema, como um todo, em identificar, desenvolver e entregar os itens de maior valor.
III. A necessidade de agregar maior valor aos processos de desenvolvimento de software propiciou o surgimento de metodologias ágeis tais como o Extreme Programming (XP), com foco em feedback constante e entregas incrementais. Uma prática fundamental do XP é o desenvolvimento orientado a testes (Test Driven Development – TDD). Com testes automatizados aplicados somente ao final do processo de desenvolvimento, o TDD possibilita maior alinhamento aos requisitos e menor risco de falhas.

Está correto o que se afirma em

Considere a biblioteca Pandas e o trecho de código a seguir:

import pandas as pd
data = {'Cidade': ['Parauapebas', 'Marabá', 'Altamira'], 'Região': ['I', 'II', 'II'], 'Jan': [150, 395, 300], 'Fev': [275, 195, 250], 'Mar': [250, 280, 200] }

df = pd.DataFrame(data,
columns=['Cidade','Região','Jan', 'Fev','Mar'])
print(df.groupby('Região')[['Jan', 'Fev',
'Mar']].mean().iloc[1,2])

Assinale a opção que apresenta o valor numérico exibido como saída ao comando print.

O desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial generativa está relacionado a aspectos éticos com impactos sociais, culturais e econômicos. Entre as diretrizes presentes em diversos instrumentos regulatórios relacionados à IA generativa, destaca-se a priorização de abordagens considerando os aspectos que formam a matriz FAT.
O acrônimo FAT é formado pelos seguintes princípios éticos relacionados ao desenvolvimento de algoritmos: 

O campo da inteligência artificial generativa é dedicado ao desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar novas instâncias de dados. Suas aplicações incluem, por exemplo, a criação de textos, imagens, áudio e vídeo. As redes generativas adversárias (Generative Adversarial Networks – GANs) são um exemplo de IA generativa que possuem arquitetura baseada em duas redes, chamadas geradora e discriminadora, que competem entre si.
Um dos principais problemas das GANs ocorre quando a rede geradora produz apenas uma quantidade limitada de tipos de dados, mesmo que seus dados de treinamento sejam mais ricos e diversificados. Isso ocorre porque a rede geradora consegue “enganar” a rede discriminadora mais facilmente quando dados daqueles tipos específicos são produzidos.
A esse fenômeno dá-se o nome de 

Em processamento de linguagem natural (Natural Language Processing - NLP), é fundamental que sejam utilizadas técnicas para representar palavras numericamente como vetores. As representações numéricas são importantes para capturar relações semânticas entre as palavras, permitindo, por exemplo, processamentos para a detecção de similaridades entre palavras e o desenvolvimento de chatbots.
Entre as técnicas de NLP para a representação numérica de palavras destacam-se as seguintes: