A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma das principais tecnolog...

Questão de Informática da banca AMEOSC aplicada no concurso Prefeitura de São João do Oeste SC (2025). Confira a resolução completa abaixo:

Q1074129•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
AMEOSC•
Prefeitura de São João do Oeste SC•
Fonoaudiólogo•
2025

A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma das principais tecnologias transformadoras da atualidade, influenciando diversos setores da economia e da sociedade. Considerando seus fundamentos e impactos, qual das alternativas abaixo melhor descreve a essência da inteligência artificial e seus principais desafios?

A inteligência artificial consiste exclusivamente em sistemas programados para executar tarefas repetitivas sem necessidade de aprendizado ou adaptação, e seu maior desafio é a automação total do trabalho humano.

A inteligência artificial é um conjunto de tecnologias que permite aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações.

A inteligência artificial se limita a simular o comportamento humano apenas em ambientes controlados, e seu avanço depende exclusivamente do aumento da capacidade computacional, sem preocupações éticas.

A inteligência artificial é uma tecnologia experimental sem aplicações práticas, cujo principal obstáculo é a falta de interesse do mercado e da indústria em adotá-la.

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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,

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.

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).

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