Questões de Concurso Para receita federal e auditor fiscal da receita federal

Responsible AI (IA Responsável) e Explainable AI (IA Explicável) são conceitos importantes no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. A IA Explicável refere-se à capacidade de explicar como uma decisão foi tomada pelo modelo de IA, permitindo que os usuários entendam o processo de tomada de decisão. Já a IA Responsável envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e legalmente responsável.

Nesse contexto, sobre Responsible AI, assinale a afirmativa incorreta.

Luiz, médico dermatologista, criou um modelo de IA para auxiliar na detecção de câncer de pele com visão computacional. Como um modelo de classificação binária, ele terá 4 possíveis saídas: verdadeiro positivo (paciente com câncer, detectado corretamente), verdadeiro negativo (paciente sem câncer, detectado corretamente), falso positivo (paciente sem câncer, detectado incorretamente) e falso negativo (paciente com câncer, não detectado pelo modelo).

Levando em consideração que um modelo de IA seria utilizado como uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico de câncer de pele, os erros de “tipo 1” (falso positivo) seriam tolerados, já que haveria uma análise posterior realizada por um médico especialista. No entanto, os erros “tipo 2” (falso negativo) seriam os mais críticos, uma vez que podem resultar em um diagnóstico tardio ou falho, comprometendo a saúde do paciente. Tomando o cenário como base, julgue os itens a seguir:

I. A métrica mais importante nesse caso seria a Sensibilidade (Recall ou Revocação);

II. A métrica mais importante nesse caso seria a Precisão (Precision);

III. Ao ajustar o modelo para minimizar erros de "tipo 2", geralmente os erros de "tipo 1" tendem a aumentar;

IV. Luiz deveria submeter seu modelo a um treinamento mais longo, independentemente do overfitting.

Estão corretas as afirmativas 

No contexto dos algoritmos utilizados em análise de dados, considere os passos a seguir:

1. recebe os dados de treinamento como entrada, que incluem atributos e categorias;

2. calcula a probabilidade de cada categoria ocorrer com base na quantidade de exemplos de cada categoria no conjunto de dados;

3. calcula a probabilidade condicional para cada atributo, ou seja, a probabilidade de um atributo dada uma categoria;

4. para uma nova entrada, calcula a probabilidade de cada categoria dada a entrada;

5. seleciona a categoria com a maior probabilidade condicional como a previsão para a nova entrada;

6. repete os passos 4 e 5 para todas as entradas desconhecidas.

Assinale o algoritmo que é implementado nos passos acima.

De acordo com a NBC TA Estrutura Conceitual – Estrutura Conceitual para Trabalhos de Asseguração, a confiabilidade da evidência é influenciada por sua fonte e sua natureza e depende das circunstâncias particulares sob as quais são obtidas.

Assinale a opção que, de um modo geral, indica quando a generalização sobre a confiabilidade da evidência pode ser feita

Uma entidade vende canetas personalizadas. Em 01/01/X0, não havia estoque.

Em 02/01/X0, ela adquiriu 500 unidades de canetas para personalização e venda por R$6.000, para pagamento em 3 meses. Se as canetas tivessem sido adquiridas à vista, o custo unitário seria de R$10,00.

Na data da aquisição, a entidade incorreu em gastos com frete e seguro, respectivamente, de R$800 e R$700. Para a personalização das 500 canetas são gastos R$1.000 em material. Além disso, é utilizada uma máquina que foi adquirida por R$10.000 e tem capacidade estimada em 5.000 canetas.

A máquina é depreciada de acordo com o método dos benefícios gerados e a entidade não considera valor residual. Ainda, os gastos com o armazenamento das 500 canetas prontas eram de R$1.500. Após prontas, 50 canetas foram descartadas, por estarem com qualidade inferior ao esperado.

Em 31/01/X0, as canetas foram colocadas à venda por R$20,00. A entidade destina aos vendedores uma comissão de 10% sobre o preço de venda.

Assinale a opção que indica o valor contabilizado como estoque em 31/01/X0.