A respeito de aprendizagem de máquina, julgu...

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de a...

Q1061696 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • CESPE CEBRASPE • SUSEP • Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados • 2025

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.

a) Certo
b) Errado

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Questões sobre Inteligencia Artificial

1

Q1102067 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • CESPE CEBRASPE • TCE RN • Especialidade Tecnologia da Informação • 2026
Julgue o próximo item, a respeito de visualização e análise exploratória de dados, de linguagens e ferramentas de apoio à análise de dados e de técnicas e tarefas de mineração de dados.
A técnica de lematização (lemmatization) reduz palavras à sua raiz por meio de regras heurísticas, frequentemente resultando em formas que não constituem palavras válidas no dicionário do idioma original.
- a) Certo
- b) Errado
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2

Q1090241 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FUNDEP Gestão de Concursos • CEMIG MG • Cientista de Dados • 2023
Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita.
A esse respeito, numere a COLUNA II de acordo com a COLUNA I, fazendo relação entre o conceito e sua definição.

COLUNA I
1. Classificação 2. Regressão 3. Agrupamento / Clusterização
COLUNA II
( ) Inferência em escala contínua, ou seja, previsão de um valor numérico.
( ) Inferência de categorias discretas, de acordo com possibilidades limitadas definidas a partir dos rótulos de treinamento.
( ) Organização de dados em conjuntos distintos de acordo com métricas de similaridade ou distância, sem necessidade de rótulos de treinamento.

Assinale a sequência correta.
- a) 1 2 3
- b) 2 1 3
- c) 3 2 1
- d) 2 3 1
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3

Q1064110 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • INPE • Desenvolvedor de Sistemas • 2024
As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não supervisionado para gerar representações “compactadas” das entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos algoritmos.

Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo
- a) Autoencoders.
- b) Redes Neurais Bayesianas.
- c) Redes Neurais Convolucionais.
- d) Redes Adversariais Generativas.
- e) Máquinas de Boltzmann Restritas.
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4

Q1064059 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • CVM • Tarde • 2024
No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:
- a) linear;
- b) ReLU;
- c) sigmoide;
- d) softmax;
- e) softplus.
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5

Q1063774 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • CVM • Manhã • 2024
O resultado da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um modelo que será usado para realizar predições. Quanto melhor o modelo gerado, mais precisas serão as predições.

A precisão ou a acurácia de um modelo de Aprendizado de Máquina é medida por meio do método:
- a) regressão;
- b) treino e teste;
- c) matriz de confusão;
- d) aprendizagem por reforço;
- e) bagging (Bootstrap Aggregating).
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6

Q1063335 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • Câmara dos Deputados • Área XIV Reaplicação • 2024
No contexto da Inteligência Artificial (IA), assinale a opção que define corretamente o termo “explicabilidade da IA” ou “Inteligência Artificial explicável” e indica por que ele é importante para a regulação do tema.
- a) Representa a capacidade de uma IA de realizar tarefas sem quaisquer ações e intervenções humanas. Com base em processos algorítmicos, a IA vem ganhando autonomia decisória e mostrando-se consciente sobre o desenvolvimento das novas tecnologias.
- b) Representa a habilidade de uma IA de explicar suas decisões em termos tecnicamente compreensíveis, a partir de uma única linguagem desenvolvida por campos neurais.
- c) Representa um conjunto de técnicas de aprendizado de máquina que permite que os usuários humanos entendam, possam confiar e gerenciem com eficácia a geração emergente de parceiros com inteligência artificial.
- d) Representa a precisão de uma IA em prever resultados baseados em dados qualitativos e quantitativos.
- e) Representa a capacidade de uma IA de passar no Teste de Turing, sendo essencial para sua aceitação social.
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7

Q1063333 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • Câmara dos Deputados • Área XIV Reaplicação • 2024
No contexto jurídico brasileiro, assinale a afirmativa correta acerca do modo como a autonomia de um sistema de Inteligência Artificial (IA) é geralmente tratada, em questões relativas à sua responsabilidade por ações e atividades.
- a) A IA é considerada uma entidade legal autônoma com responsabilidades próprias, sendo um sujeito de direito.
- b) A responsabilidade pela IA e suas atividades é atribuída exclusivamente ao seu usuário final.
- c) A autonomia jurídica da IA não é reconhecida legalmente, recaindo a responsabilidade, como regra, sobre seus atos aos operadores humanos.
- d) Sistemas de IA têm, em algumas jurisdições, o mesmo status legal que incapazes.
- e) A lei considera a IA uma extensão do seu programador, devendo o mesmo ser legalmente acionado em todos os casos.
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8

Q1063332 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • Câmara dos Deputados • Área XIV Reaplicação • 2024
Em termos de regulamentação de Inteligência Artificial (IA), a seguinte estratégia é frequentemente considerada essencial para garantir a segurança e a ética nas relações:
- a) desenvolvimento de padrões internacionais, jurídicos e regulatórios, para a implementação de IA.
- b) regulamentação rigorosa e uniforme em todos os países acerca da aplicação de IA.
- c) banimento total do uso de IA em determinados setores, especialmente nas áreas da saúde, segurança e controle de acesso.
- d) deixar a regulamentação essencialmente com as empresas desenvolvedoras de IA, tendo em vista sua expertise na análise da tecnologia.
- e) priorizar a autorregulação regulada do setor pelas entidades desenvolvedoras de IA.
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9

Q1063330 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • FGV • Câmara dos Deputados • Área XIV Reaplicação • 2024
Em relação ao potencial de discriminação ilícita ou abusiva em sistemas de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmação mais precisa.
- a) Sistemas de IA são objetivos, imparciais e não realizam discriminações.
- b) A discriminação por sistemas de IA ocorre apenas quando há intenção explícita do programador.
- c) A IA pode inadvertidamente discriminar com base nos dados em que foi treinada.
- d) A legislação atual proíbe qualquer forma de IA que possa resultar em processos de discriminação, sejam eles de qualquer tipo.
- e) A discriminação em IA é um problema resolvido com tecnologias modernas de machine learning.
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10

Q1062344 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Área 3 Informática Forense • 2025
Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).
LLM (Large Language Models) são modelos de aprendizado profundo pré-treinados em grandes quantidades de dados que podem ser utilizados para gerar texto e outros conteúdos, além de executar outras tarefas de processamento de linguagem natural.
- a) Certo
- b) Errado
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