Início 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. Inteligência Artificial e Automação Ordenar por: Mais populares Mais recentes Mais comentadas Filtrar questões: Exibir todas as questões Exibir questões resolvidas Excluir questões resolvidas Exibir questões que errei Filtrar 1Q1048667 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Procurador do Tribunal de Contas, TCE PE, FGV, 2025Com 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, ✂️ a) V – V – F. ✂️ b) F – V – V. ✂️ c) V – F – F. ✂️ d) F – F – F. ✂️ e) V – V – V. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 2Q1039875 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Com 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) A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL. ✂️ b) Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais. ✂️ c) Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo. ✂️ d) LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas. ✂️ e) 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. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 3Q1039877 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025No 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: ✂️ a) normalizar as ativações ao longo dos canais de entrada, reduzindo o desvio padrão espacial, ideal para modelos CNN. ✂️ b) realizar a normalização entre exemplos de treinamento, reduzindo a variação das ativações dentro de um mesmo lote. ✂️ c) normalizar as ativações individualmente para cada exemplo, considerando todos os neurônios da mesma camada. ✂️ d) aplicar uma normalização nas ativações por meio de uma média móvel das ativações das camadas anteriores. ✂️ e) realizar uma normalização baseada em gradientes acumulados, diretamente no passo de retropropagação (backpropagation). Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 4Q1018451 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.Nos modelos generativos baseados em difusão, como o stable diffusion, o processo de geração de imagens ocorre por meio da aplicação sequencial de ruído gaussiano em uma imagem inicial em branco, consoante o mesmo procedimento do treinamento, mas em escala reduzida, para otimizar o tempo de processamento. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 5Q1039872 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (LLMs) vêm sendo amplamente utilizados em aplicações como tradução automática, geração de texto, reconhecimento de imagens e assistentes virtuais. A respeito de redes neurais profundas, deep learning e grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta. ✂️ a) Redes neurais profundas possuem apenas uma camada oculta entre a entrada e a saída e são ideais para tarefas simples de classificação linear. ✂️ b) O termo deep learning refere-se a técnicas que dispensam o uso de redes neurais artificiais, utilizando apenas algoritmos estatísticos tradicionais. ✂️ c) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são caracterizados por seu tamanho reduzido, pois dependem de poucos parâmetros para evitar sobrecarga computacional. ✂️ d) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos. ✂️ e) Redes neurais profundas são indicadas exclusivamente para reconhecimento de imagens e não são aplicadas em processamento de linguagem natural. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 6Q1039874 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Muitos cenários de análise de dados envolvem conjuntos sem rótulos disponíveis, como é comum em agrupamentos de clientes, detecção de padrões anômalos ou redução de dimensionalidade. Nesses casos, técnicas de aprendizado não supervisionado são essenciais para extrair conhecimento oculto nos dados. Com relação ao aprendizado não supervisionado em Machine Learning, assinale a afirmativa correta. ✂️ a) O aprendizado não supervisionado depende de conjuntos de dados previamente rotulados para mapear entradas a saídas durante o treinamento. ✂️ b) Técnicas de aprendizado não supervisionado, como árvores de decisão e regressão logística, são ideais para prever rótulos em problemas de classificação supervisionada. ✂️ c) O aprendizado não supervisionado é utilizado para gerar automaticamente rótulos com base em padrões nos dados, sem necessidade de saídas conhecidas previamente. ✂️ d) A principal limitação do aprendizado não supervisionado é que ele não consegue lidar com grandes volumes de dados, sendo restrito a pequenos conjuntos. ✂️ e) O aprendizado não supervisionado só pode ser utilizado quando todos os atributos do conjunto de dados forem categóricos. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 7Q1039873 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Em um contrato de auditoria automatizada, um órgão de controle utiliza técnicas de machine learning para identificar padrões de comportamento atípicos em diárias e passagens. Os dados não estão rotulados e a ideia é descobrir grupos de registros similares e desvios sem conhecimento prévio. A técnica mais adequada para esse tipo de análise denomina-se: ✂️ a) Regressão Logística. ✂️ b) K-means. ✂️ c) Random Forest. ✂️ d) Redes Neurais Feedforward. ✂️ e) Naive Bayes. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 8Q1038861 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Contas Públicas, TCE PE, FGV, 2025Com relação aos Grandes Modelos de Linguagens (LLMs), avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa. ( ) LLMs são capazes de fazer inferências a partir de um contexto, gerar respostas contextualmente relevantes, traduzir documentos para outros idiomas, resumir textos, responder a perguntas ou mesmo auxiliar em tarefas de redação criativa ou geração de código. ( ) Os LLMs representam um avanço considerável no processamento de linguagem natural (PNL) e tornaram-se facilmente acessíveis ao público por meio de interfaces como o Chat GPT-3 e o GPT-4. Outros exemplos de LLMs são os modelos Llama e as representações de codificadores bidirecionais, como BERT e RoBERTa. ( ) LLM é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado na inteligência artificial generativa, capaz de executar diferentes funções. Os LLM são treinados a partir de grandes volumes de dados. As afirmativas são, segundo a ordem apresentada, ✂️ a) V – F – V. ✂️ b) V – F – F. ✂️ c) V – V – V. ✂️ d) F – V – V. ✂️ e) F – V – F. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 9Q1018448 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 10Q1078309 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Informação e Comunicação, SED SC, FURB, 2024As primeiras pesquisa sobre Inteligência Artificial iniciaram ainda nos anos 40 do século XX. Nos últimos anos, foram popularizados novos modelos por meio de recursos como ChatGPT, Gemini, CoPilot, entre outros que têm transformado as relações de trabalho e os processos educacionais. Esses novos modelos são baseado em tecnologias da Inteligência Artificial denominadas de: ✂️ a) Inteligência Artificial Genética. ✂️ b) Sistemas Especialistas. ✂️ c) Inteligências Digitais do Século XXI. ✂️ d) Inteligência Artificial Generativa. ✂️ e) Redes Neurais Inteligentes. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 11Q1018449 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 12Q1062717 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Tecnologia da Informação, SEFAZ SE, CESPE CEBRASPE, 2025Um modelo de machine learning foi treinado para prever se determinado email é spam ou não. Ao se avaliar o desempenho do modelo, observou-se que a métrica utilizada representava a proporção de exemplos positivos corretamente identificados em relação ao total de exemplos positivos existentes. A partir dessas informações, é correto afirmar que a métrica utilizada no referido modelo de machine learning é denominada ✂️ a) especificidade. ✂️ b) revocação. ✂️ c) F1-score. ✂️ d) acurácia. ✂️ e) precisão. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 13Q1038862 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Contas Públicas, TCE PE, FGV, 2025Aprendizado 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. ✂️ a) DBSCAN e K-Means. ✂️ b) ChatGPT e Regressão Linear. ✂️ c) Naive-Bayes e Regressão Matricial. ✂️ d) Regressão Logística e Random Forest. ✂️ e) Probabilistic Forest e Máquina de Vetor de Suporte. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 14Q1074227 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Assistente Administrativo, SCGás, IESES, 2025Sobre os avanços tecnológicos recentes e seus impactos sociais: ✂️ a) A computação em nuvem tornou-se obsoleta, tendo sido substituída integralmente por servidores locais nas grandes corporações. ✂️ b) A automação industrial elimina por completo a necessidade de mão de obra humana em qualquer atividade produtiva. ✂️ c) As tecnologias de blockchain são restritas ao uso em criptomoedas, não possuindo aplicações em rastreabilidade ou contratos inteligentes. ✂️ d) A inteligência artificial tem sido utilizada em diferentes setores, aumentando a eficiência produtiva, mas também levantando debates sobre privacidade, ética e mercado de trabalho. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 15Q1078534 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Fisioterapeuta, Prefeitura de São Gabriel da Cachoeira AM, Instituto Abaré eté, 2024O uso da Inteligência Artificial trouxe inúmeros benefícios para os mais diversos setores da sociedade, mas também vem sendo motivo de preocupação, pela possibilidade de suas ferramentas serem utilizadas em diversas práticas criminosas. Recentemente o Tribunal Superior Eleitoral proibiu que seja usado no processo eleitoral, um recurso que cria vídeos falsos combinando ou substituindo imagem e voz de determinada pessoa, sincronizando movimentos labiais, expressões e demais detalhes, para fingir que está fazendo ou dizendo algo sem tê-lo feito. Como se chama esse recurso? ✂️ a) Moviefake. ✂️ b) Little lie. ✂️ c) Fake face. ✂️ d) Fakeperson. ✂️ e) Deepfake. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 16Q1078297 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Ciência de dados em saúde, FIOCRUZ, FIOCRUZ, 2024O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que: ✂️ a) é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras. ✂️ b) ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem. ✂️ c) apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação. ✂️ d) é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento. ✂️ e) lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 17Q1074417 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Técnico Judiciário, TJ PR, INSTITUTO AOCP, 2025A Inteligência Artificial (IA) é usada para automatizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como interpretar linguagem, reconhecer padrões, tomar decisões e aprender com dados. Com o avanço dessas tecnologias, surgiram ferramentas especializadas em diferentes aplicações, como produção de texto, análise de dados e geração de conteúdo visual. Assinale a alternativa que apresenta a ferramenta de IA cuja principal função é gerar imagens a partir de descrições textuais. ✂️ a) You.com. ✂️ b) Quillbot. ✂️ c) DALL·E. ✂️ d) Microsoft Copilot. ✂️ e) Notion AI. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 18Q1078296 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Bioinformática, FIOCRUZ, FIOCRUZ, 2024A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica: ✂️ a) não contribui para melhorar a precisão do modelo ao remover ruídos dos dados. ✂️ b) não pode ser feita utilizando algoritmos baseados em filtro, embutidos ou de wrapper. ✂️ c) é um processo que pode aumentar a velocidade de treinamento do modelo independentemente do tamanho do conjunto de dados. ✂️ d) é necessária apenas quando o modelo de aprendizado de máquina apresenta overfitting. ✂️ e) não tem capacidade de reduzir a complexidade do modelo, facilitando sua interpretação e reduzindo o risco de overfitting. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 19Q1018450 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 20Q1044883 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Especialidade Direito, PGM RJ, FGV, 2025As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina e podem ser classificadas em diferentes tipos, sendo usadas para distintos propósitos. O tipo de redes neurais que são bem-sucedidas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de padrões e visão computacional são denominadas de redes: ✂️ a) neurais recorrentes. ✂️ b) neurais convolucionais. ✂️ c) de algoritmos genéricos. ✂️ d) de processamento de linguagem natural. ✂️ e) evolucionárias de processamento discricional. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro 🖨️ Baixar PDFPróximo →
1Q1048667 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Procurador do Tribunal de Contas, TCE PE, FGV, 2025Com 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, ✂️ a) V – V – F. ✂️ b) F – V – V. ✂️ c) V – F – F. ✂️ d) F – F – F. ✂️ e) V – V – V. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
2Q1039875 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Com 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) A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL. ✂️ b) Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais. ✂️ c) Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo. ✂️ d) LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas. ✂️ e) 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. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
3Q1039877 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025No 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: ✂️ a) normalizar as ativações ao longo dos canais de entrada, reduzindo o desvio padrão espacial, ideal para modelos CNN. ✂️ b) realizar a normalização entre exemplos de treinamento, reduzindo a variação das ativações dentro de um mesmo lote. ✂️ c) normalizar as ativações individualmente para cada exemplo, considerando todos os neurônios da mesma camada. ✂️ d) aplicar uma normalização nas ativações por meio de uma média móvel das ativações das camadas anteriores. ✂️ e) realizar uma normalização baseada em gradientes acumulados, diretamente no passo de retropropagação (backpropagation). Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
4Q1018451 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.Nos modelos generativos baseados em difusão, como o stable diffusion, o processo de geração de imagens ocorre por meio da aplicação sequencial de ruído gaussiano em uma imagem inicial em branco, consoante o mesmo procedimento do treinamento, mas em escala reduzida, para otimizar o tempo de processamento. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
5Q1039872 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (LLMs) vêm sendo amplamente utilizados em aplicações como tradução automática, geração de texto, reconhecimento de imagens e assistentes virtuais. A respeito de redes neurais profundas, deep learning e grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta. ✂️ a) Redes neurais profundas possuem apenas uma camada oculta entre a entrada e a saída e são ideais para tarefas simples de classificação linear. ✂️ b) O termo deep learning refere-se a técnicas que dispensam o uso de redes neurais artificiais, utilizando apenas algoritmos estatísticos tradicionais. ✂️ c) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são caracterizados por seu tamanho reduzido, pois dependem de poucos parâmetros para evitar sobrecarga computacional. ✂️ d) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos. ✂️ e) Redes neurais profundas são indicadas exclusivamente para reconhecimento de imagens e não são aplicadas em processamento de linguagem natural. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
6Q1039874 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Muitos cenários de análise de dados envolvem conjuntos sem rótulos disponíveis, como é comum em agrupamentos de clientes, detecção de padrões anômalos ou redução de dimensionalidade. Nesses casos, técnicas de aprendizado não supervisionado são essenciais para extrair conhecimento oculto nos dados. Com relação ao aprendizado não supervisionado em Machine Learning, assinale a afirmativa correta. ✂️ a) O aprendizado não supervisionado depende de conjuntos de dados previamente rotulados para mapear entradas a saídas durante o treinamento. ✂️ b) Técnicas de aprendizado não supervisionado, como árvores de decisão e regressão logística, são ideais para prever rótulos em problemas de classificação supervisionada. ✂️ c) O aprendizado não supervisionado é utilizado para gerar automaticamente rótulos com base em padrões nos dados, sem necessidade de saídas conhecidas previamente. ✂️ d) A principal limitação do aprendizado não supervisionado é que ele não consegue lidar com grandes volumes de dados, sendo restrito a pequenos conjuntos. ✂️ e) O aprendizado não supervisionado só pode ser utilizado quando todos os atributos do conjunto de dados forem categóricos. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
7Q1039873 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025Em um contrato de auditoria automatizada, um órgão de controle utiliza técnicas de machine learning para identificar padrões de comportamento atípicos em diárias e passagens. Os dados não estão rotulados e a ideia é descobrir grupos de registros similares e desvios sem conhecimento prévio. A técnica mais adequada para esse tipo de análise denomina-se: ✂️ a) Regressão Logística. ✂️ b) K-means. ✂️ c) Random Forest. ✂️ d) Redes Neurais Feedforward. ✂️ e) Naive Bayes. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
8Q1038861 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Contas Públicas, TCE PE, FGV, 2025Com relação aos Grandes Modelos de Linguagens (LLMs), avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa. ( ) LLMs são capazes de fazer inferências a partir de um contexto, gerar respostas contextualmente relevantes, traduzir documentos para outros idiomas, resumir textos, responder a perguntas ou mesmo auxiliar em tarefas de redação criativa ou geração de código. ( ) Os LLMs representam um avanço considerável no processamento de linguagem natural (PNL) e tornaram-se facilmente acessíveis ao público por meio de interfaces como o Chat GPT-3 e o GPT-4. Outros exemplos de LLMs são os modelos Llama e as representações de codificadores bidirecionais, como BERT e RoBERTa. ( ) LLM é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado na inteligência artificial generativa, capaz de executar diferentes funções. Os LLM são treinados a partir de grandes volumes de dados. As afirmativas são, segundo a ordem apresentada, ✂️ a) V – F – V. ✂️ b) V – F – F. ✂️ c) V – V – V. ✂️ d) F – V – V. ✂️ e) F – V – F. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
9Q1018448 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
10Q1078309 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Informação e Comunicação, SED SC, FURB, 2024As primeiras pesquisa sobre Inteligência Artificial iniciaram ainda nos anos 40 do século XX. Nos últimos anos, foram popularizados novos modelos por meio de recursos como ChatGPT, Gemini, CoPilot, entre outros que têm transformado as relações de trabalho e os processos educacionais. Esses novos modelos são baseado em tecnologias da Inteligência Artificial denominadas de: ✂️ a) Inteligência Artificial Genética. ✂️ b) Sistemas Especialistas. ✂️ c) Inteligências Digitais do Século XXI. ✂️ d) Inteligência Artificial Generativa. ✂️ e) Redes Neurais Inteligentes. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
11Q1018449 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
12Q1062717 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Tecnologia da Informação, SEFAZ SE, CESPE CEBRASPE, 2025Um modelo de machine learning foi treinado para prever se determinado email é spam ou não. Ao se avaliar o desempenho do modelo, observou-se que a métrica utilizada representava a proporção de exemplos positivos corretamente identificados em relação ao total de exemplos positivos existentes. A partir dessas informações, é correto afirmar que a métrica utilizada no referido modelo de machine learning é denominada ✂️ a) especificidade. ✂️ b) revocação. ✂️ c) F1-score. ✂️ d) acurácia. ✂️ e) precisão. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
13Q1038862 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Contas Públicas, TCE PE, FGV, 2025Aprendizado 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. ✂️ a) DBSCAN e K-Means. ✂️ b) ChatGPT e Regressão Linear. ✂️ c) Naive-Bayes e Regressão Matricial. ✂️ d) Regressão Logística e Random Forest. ✂️ e) Probabilistic Forest e Máquina de Vetor de Suporte. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
14Q1074227 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Assistente Administrativo, SCGás, IESES, 2025Sobre os avanços tecnológicos recentes e seus impactos sociais: ✂️ a) A computação em nuvem tornou-se obsoleta, tendo sido substituída integralmente por servidores locais nas grandes corporações. ✂️ b) A automação industrial elimina por completo a necessidade de mão de obra humana em qualquer atividade produtiva. ✂️ c) As tecnologias de blockchain são restritas ao uso em criptomoedas, não possuindo aplicações em rastreabilidade ou contratos inteligentes. ✂️ d) A inteligência artificial tem sido utilizada em diferentes setores, aumentando a eficiência produtiva, mas também levantando debates sobre privacidade, ética e mercado de trabalho. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
15Q1078534 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Fisioterapeuta, Prefeitura de São Gabriel da Cachoeira AM, Instituto Abaré eté, 2024O uso da Inteligência Artificial trouxe inúmeros benefícios para os mais diversos setores da sociedade, mas também vem sendo motivo de preocupação, pela possibilidade de suas ferramentas serem utilizadas em diversas práticas criminosas. Recentemente o Tribunal Superior Eleitoral proibiu que seja usado no processo eleitoral, um recurso que cria vídeos falsos combinando ou substituindo imagem e voz de determinada pessoa, sincronizando movimentos labiais, expressões e demais detalhes, para fingir que está fazendo ou dizendo algo sem tê-lo feito. Como se chama esse recurso? ✂️ a) Moviefake. ✂️ b) Little lie. ✂️ c) Fake face. ✂️ d) Fakeperson. ✂️ e) Deepfake. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
16Q1078297 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Ciência de dados em saúde, FIOCRUZ, FIOCRUZ, 2024O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que: ✂️ a) é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras. ✂️ b) ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem. ✂️ c) apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação. ✂️ d) é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento. ✂️ e) lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
17Q1074417 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Técnico Judiciário, TJ PR, INSTITUTO AOCP, 2025A Inteligência Artificial (IA) é usada para automatizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como interpretar linguagem, reconhecer padrões, tomar decisões e aprender com dados. Com o avanço dessas tecnologias, surgiram ferramentas especializadas em diferentes aplicações, como produção de texto, análise de dados e geração de conteúdo visual. Assinale a alternativa que apresenta a ferramenta de IA cuja principal função é gerar imagens a partir de descrições textuais. ✂️ a) You.com. ✂️ b) Quillbot. ✂️ c) DALL·E. ✂️ d) Microsoft Copilot. ✂️ e) Notion AI. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
18Q1078296 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Bioinformática, FIOCRUZ, FIOCRUZ, 2024A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica: ✂️ a) não contribui para melhorar a precisão do modelo ao remover ruídos dos dados. ✂️ b) não pode ser feita utilizando algoritmos baseados em filtro, embutidos ou de wrapper. ✂️ c) é um processo que pode aumentar a velocidade de treinamento do modelo independentemente do tamanho do conjunto de dados. ✂️ d) é necessária apenas quando o modelo de aprendizado de máquina apresenta overfitting. ✂️ e) não tem capacidade de reduzir a complexidade do modelo, facilitando sua interpretação e reduzindo o risco de overfitting. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
19Q1018450 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, SUSEP, CESPE CEBRASPE, 2025Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear. ✂️ a) Certo ✂️ b) Errado Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro
20Q1044883 | Informática, Inteligência Artificial e Automação, Especialidade Direito, PGM RJ, FGV, 2025As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina e podem ser classificadas em diferentes tipos, sendo usadas para distintos propósitos. O tipo de redes neurais que são bem-sucedidas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de padrões e visão computacional são denominadas de redes: ✂️ a) neurais recorrentes. ✂️ b) neurais convolucionais. ✂️ c) de algoritmos genéricos. ✂️ d) de processamento de linguagem natural. ✂️ e) evolucionárias de processamento discricional. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 🧠 Mapa Mental 🏳️ Reportar erro