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Questões de Concursos Inteligência Artificial e Automação

Resolva questões de Inteligência Artificial e Automação comentadas com gabarito, online ou em PDF, revisando rapidamente e fixando o conteúdo de forma prática.

61Q1078499 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Analista Administrativo, Câmara de Três Barras SC, Unesc, 2025

Considere a seguinte situação:
Uma equipe está desenvolvendo uma operação logística para integrar soluções de Inteligência Artificial à cadeia de suprimentos. O objetivo era aumentar a previsibilidade de demanda, otimizar rotas de entrega em tempo real e reduzir falhas humanas na análise de pedidos. Durante a análise do projeto, foi proposto o uso de três tecnologias distintas: redes neurais convolucionais (CNNs), algoritmos de reforço e modelos autoregressivos. Considerando os objetivos do projeto e os princípios técnicos da IA, qual combinação de aplicações é a mais adequada e coerente com as tecnologias mencionadas?
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62Q1074151 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Psicólogo, Prefeitura de Barra Bonita SC, AMEOSC, 2025

"A polícia de Santa Catarina tem apostado no uso de tecnologias e na inteligência artificial para ampliar o trabalho de policiamento preventivo - agora, com uma nova etapa de testes do sistema de segurança em grandes eventos."

Disponível em: https://www.gazetadopovo.com.br/ santa-catarina

Nos últimos anos, diversas capitais e grandes cidades brasileiras passaram a utilizar recursos tecnológicos para auxiliar no combate à criminalidade e na identificação de foragidos da Justiça. Dentre as ferramentas abaixo, qual tem se destacado por permitir a identificação automática de suspeitos em locais públicos?

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63Q1035919 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025

No âmbito jurídico, é possível deparar-se com situações em que é necessário identificar decisões judiciais com valores indenizatórios atípicos, sem dispor de um banco de dados pré-classificado como "normal" ou "anômalo".
Para alertar sobre esses casos, sem empregar dados históricos rotulados, a técnica de machine learning mais adequada é:
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64Q1078168 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Agente Administrativo, Prefeitura de Cerro Grande RS, FUNDATEC, 2025

O avanço da Inteligência Artificial (IA) é um tema amplamente discutido nos últimos anos. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta um dos riscos associados ao seu uso.
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65Q1016522 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Pesquisador, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando que, na chamada Indústria 4.0, diversas tecnologias digitais são integradas nos ambientes e equipamentos de produção, julgue o item subsequente, a respeito de métodos e técnicas empregadas nessa nova abordagem.

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que se baseia no uso de redes neurais de uma única camada.
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66Q1028586 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Tecnologia da Informação, MPE RJ, FGV, 2025

A função sigmoide, cujo gráfico tem a forma de “S”, é uma das funções de ativação mais comumente usadas na construção de redes neurais. A sigmoide é definida como uma função estritamente crescente que exibe um equilíbrio elegante entre comportamento linear e não linear. Assinale a opção que define uma função sigmoide.
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67Q1078081 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Subárea Biologia Avançada e Bioinformática, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Acerca dos algoritmos demachine learning, deep learning, de técnicas de inteligência artificial generativa e LLM e dossoftwaresMAKER e Trinity, julgue o próximo item.


A visão computacional permite que máquinas interpretem imagens e vídeos, simulando a visão humana por meio de algoritmos de machine learning e deep learning.

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68Q1078509 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Técnico Administrativo, Câmara de Três Barras SC, Unesc, 2025

Considere a seguinte situação.
Um banco está testando um chatbot com IA para atendimento ao cliente.

O sistema:


Responde perguntas sobre saldos e extratos. Bloqueia transações suspeitas usando padrões de comportamento.


Todavia, em 12% dos casos, classifica erroneamente clientes como "fraudadores". Qual técnica de IA pode reduzir esse erro sem prejudicar a segurança?

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69Q1078124 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Analista de Gestão da Informação, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

No que se refere a gestão do conhecimento, vocabulários controlados e utilização de inteligência artificial em gestão de dados e informação, julgue o item subsecutivo.

O vocabulário controlado é uma linguagem natural e serve para atender as necessidades de busca dos usuários.

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70Q1078896 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Escrivão da Polícia Federal, Polícia Federal, 2024

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
Durante investigações conduzidas pela Polícia Federal, técnicas de aprendizado supervisionado podem ser aplicadas para análise preditiva. Por exemplo, ao utilizar modelos de regressão, é possível prever se uma determinada transação financeira é fraudulenta ou não, com base em padrões históricos. Já modelos de classificação são 8 utilizados para estimar o valor provável do desvio financeiro em operações suspeitas.
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71Q1074553 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Professor para o Curso Técnico em Produção de Áudio e Vídeo, SEDUC PI, NUCEPE, 2025

Texto associado.
“A OpenAI, empresa de inteligência artificial responsável pelo ChatGPT, lançou um novo modelo chamado Sora, que transforma texto em vídeos de até um minuto de forma “realista” e “criativa”. (...) De acordo com a OpenAI, Sora é capaz de criar vídeos de até 60 segundos a partir de instruções em textos, com cenas complexas com personagens, tipos específicos de movimentos e detalhes precisos. “O modelo entende não apenas o que o usuário pediu no prompt, mas também como essas coisas existem no mundo físico”, diz o anúncio da ferramenta. Para gerar essas imagens, Sora tem um “profundo conhecimento de linguagem”, o que permite a interpretação precisa das instruções e a geração de personagens atraentes que são capazes de expressar emoções” (Gabriela Mancini, CNN Brasil, 2024).

O modelo Sora, da OpenAI, empopularização para os conteúdos audiovisuais para a Web, é umexemplo de:
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72Q1074554 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Professor Sobressalente, Prefeitura de Guaraciaba SC, AMEOSC, 2025

O avanço da inteligência artificial, cada vez mais presente no cotidiano, tem despertado intensos debates sobre seus efeitos na sociedade. Entre as principais preocupações destacadas por especialistas, está a que se refere:
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73Q1060797 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Assistente Social, CNU, FGV, 2025

João elaborou o seguinte texto para enviar ao chefe do seu setor por e-mail:
“A gente do depósito de material tá passando por perrengue mó de que não tem uma coisa pra mó de sentar”.
Na sequência, João utilizou uma solução de Inteligência Artificial (IA) para revisar seu texto e sugerir alterações. O resultado foi:
“A equipe do depósito de materiais está passando por dificuldades porque não há móveis adequados para sentar”.
Para a IA realizar a revisão com o objetivo de obter um texto bem estruturado, rico em vocabulário, a partir de comandos claros e específicos, João utilizou um:
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74Q1028584 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Tecnologia da Informação, MPE RJ, FGV, 2025

Existem diversos algoritmos de classificação que são amplamente utilizados na resolução de problemas que envolvam problemas de aprendizado de máquina. Com relação aos algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.

I. A regressão logística é um algoritmo muito utilizado em ciências biológicas e ciências sociais, ela deve ser usada em problemas de classificação binários, ou seja, problemas para os quais os dados devam ser classificados entre dois grupos distintos e mutuamente excludentes.

II. SVM é um algoritmo cujo objetivo é traçar uma ou mais retas que divida(m) de maneira aproximadamente equitativa, com margem máxima, um conjunto de pontos de um espaço vetorial, que representam os dados do problema estudado. Ele trabalha apenas com dados linearmente separáveis, o que pode, eventualmente, limitar sua aplicação.

III. Árvore de decisão é um algoritmo de aprendizagem não supervisionada, que tem uma variável destino predeterminada. A função da árvore é separar subconjuntos de dados que tenham alguma característica comum, essa característica é chamada de diferenciador e é significativa em relação às variáveis de entrada que podem ser categóricas ou contínuas.


Está correto o que se afirma em
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75Q1077091 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Engenheiro Eletrônico, UNESP, VUNESP, 2024

Em data centers modernos, a eficiência operacional e a redução de custos são muito importantes. Sistemas de medição inteligentes são implementados para monitorar o consumo de energia elétrica em tempo real, gerando uma grande quantidade de dados. Neste sentido, têm sido utilizados cada vez mais algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para análise desses dados. Assinale a alternativa que apresenta o principal benefício de integrar sistemas de medição inteligentes com algoritmos de machine learning neste contexto. (A) Prever falhas iminentes no hardware com base em
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76Q1078653 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Especialidade Análise de Sistemas, STM, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).
A descentralização promovida pela tecnologia blockchain impede a aplicação de políticas de acesso e controle, já que todos os participantes da rede possuem os mesmos direitos sobre os dados.
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77Q1079253 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Professor de Língua Portuguesa, SEDUC PI, NUCEPE, 2025

A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
Disponível em https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 22 de setembro de 2024.


Com base nos benefícios e aplicações de inteligência artificial, avalie as seguintes afirmações:
I. A inteligência artificial pode automatizar fluxos de trabalho e processos ou trabalhar de forma independente e autônoma de uma equipe humana.
II. A inteligência artificial pode ser utilizada apenas em robôs físicos.
III. O reconhecimento de imagens é um exemplo de aplicação de inteligência artificial.
IV. A inteligência artificial não pode ser usada para executar tarefas repetitivas.

Assinale a alternativa que contenha APENAS as afirmações corretas
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78Q1078654 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Especialidade Análise de Sistemas, STM, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).
A partir da representação de uma aplicação construída no Qlik Sense Desktop, conclui-se que essa ferramenta é compatível exclusivamente com bases relacionais estruturadas, devendo os dados estar previamente organizados em tabelas para a viabilização da visualização que ele oferece.
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79Q1078401 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Atendente, CORE BA, Quadrix, 2025

É uma das áreas mais fascinantes e promissoras da tecnologia atual. Ela permite que máquinas e dispositivos eletrônicos realizem tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos. E não apenas tarefas mecânicas, mas também tarefas que exigiam a atuação de profissionais especializados.

Ramo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.

Internet: <www.alura.com.br> (com adaptações).

Os trechos acima se referem ao(à)
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80Q1078652 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Especialidade Análise de Sistemas, STM, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).
Deep learning é um campo da IA cujos modelos conseguem reconhecer padrões de dados, tais como imagens e textos, para produzir insights e previsões precisas, sendo as redes neurais sua tecnologia subjacente.
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