Aprendizado não supervisionado usa algoritmos para analisar e agrupar conjuntos ...

Questão de Informática da banca FGV aplicada no concurso TCE PE (2025). Confira a resolução completa abaixo:

Q1038862•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Auditor de Controle Externo Contas Públicas•
2025

Aprendizado não supervisionado usa algoritmos para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados. Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
Selecione a opção que contém somente métodos de aprendizado não supervisionado.

DBSCAN e K-Means.

ChatGPT e Regressão Linear.

Naive-Bayes e Regressão Matricial.

Regressão Logística e Random Forest.

Probabilistic Forest e Máquina de Vetor de Suporte.

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Q1048667•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Procurador do Tribunal de Contas•
2025

Com relação à Inteligência Artificial, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) Representa o conjunto de modelos, algoritmos, técnicas e metodologias que podem ser implementados como sistemas computacionais
( ) Produz resultados como previsões, classificações, recomendações e decisões, a partir de processos de aprendizagem baseados em grande volume de dados.
( ) Tem potencial para influenciar somente ambientes virtuais.

As afirmativas são, respectivamente,

Q1039877•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação•
2025

No treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, uma técnica importante, utilizada para estabilizar o treinamento e favorecer a convergência - especialmente ao lidar com camadas profundas -, é a normalização por camada, conhecida como Layer Normalization, que consiste em:

normalizar as ativações ao longo dos canais de entrada, reduzindo o desvio padrão espacial, ideal para modelos CNN.

realizar a normalização entre exemplos de treinamento, reduzindo a variação das ativações dentro de um mesmo lote.

normalizar as ativações individualmente para cada exemplo, considerando todos os neurônios da mesma camada.

aplicar uma normalização nas ativações por meio de uma média móvel das ativações das camadas anteriores.

realizar uma normalização baseada em gradientes acumulados, diretamente no passo de retropropagação (backpropagation).

Q1039875•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação•
2025

Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente esses modelos, extraindo respostas mais úteis, seguras e alinhadas ao objetivo do usuário.
Em relação às boas práticas de engenharia de prompt aplicadas a grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.

A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL.

Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais.

Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo.

LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas.

A engenharia de prompt não tem impacto sobre a segurança das respostas geradas, já que os LLMs seguem regras internas fixas de filtragem de conteúdo.

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