Questões de Inteligência Artificial e Automação com Gabarito (Comentado)

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Q1073805 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • Instituto Ágata • Prefeitura de Piçarra PA • Professor de Informática • 2025

Um professor deseja criar conteúdos personalizados para seus alunos utilizando IA generativa. Nesse caso, qual a opção de IA generativa de código aberto poderia ser utilizada pelo professor?

a) Claude
b) Copilot
c) Llama 3
d) GPT-4

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Q1073789 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • DECORP • Prefeitura de Sena Madureira AC • Educação Especial • 2025

As recentes inovações em Inteligência Artificial permitiram o surgimento de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot, que podem ser utilizadas na automação de tarefas de redação, análise de dados e suporte à tomada de decisão. Em um contexto de serviço público, é uma vantagem estratégica que essas soluções podem oferecer:

a) Eliminação completa de profissionais especializados em TI, tornando a estrutura tecnológica desnecessária.
b) Redução da transparência, pois os algoritmos de IA dificultam a rastreabilidade das decisões.
c) Aumento da produtividade, ao permitir geração de documentos, relatórios e respostas otimizadas para diferentes demandas.
d) Substituição integral dos procedimentos de auditoria, uma vez que as ferramentas de IA não cometem erros.

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Q1073719 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FUVEST • USP • Analista de Sistemas • 2025

O pré-processamento de textos é uma etapa importante¬¬no processo de análise e classificação de dados textuais. Ele visa transformar textos brutos em um formato adequado para ser utilizado em algoritmos de aprendizado de máquina. Entre as técnicas mais comuns no pré-processamento de textos, estão a remoção de stop words, a tokenização, a lematização e o estemização. Considere o texto original a seguir: "O carro estava muito sujo, então ele decidiu limpar o carro depois de um longo dia de trabalho. O carro ficou brilhante após a limpeza."
Com base nas técnicas de pré-processamento citadas, como ficará o texto original após a aplicação de tokenização e remoção de stop words?

a) ["carro", "sujo", "decidir", "limpeza", "brilhante"]
b) ["carro", "sujo", "decidiu", "limpar", "carro", "longo", "dia", "trabalho", "carro", "brilhante", "limpeza"]
c) ["carro", "sujo", "decidiu", "limpar", "carro", "longo", "dia", "trabalho", "carro", "brilhante", "após", "limpeza"]
d) ["carro", "limpar", "brilhante", "carro"]
e) ["carro", "limpeza", "brilhante", "decidiu", "trabalho"]

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Q1065027 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • PS Concursos • Prefeitura de Siderópolis SC • Agente Comunitário de Saúde • 2025

Modelos de linguagem de grande porte, conhecidos como LLMs (Large Language Models), são um tipo avançado de inteligência artificial (IA) especializada em compreender e gerar textos. Essas IA’s têm transformado o mercado tecnológico mundial, impulsionando assistentes virtuais, tradutores automáticos e diversas outras aplicações.

No início de 2025, uma IA desse tipo, criada por uma empresa chinesa, ganhou destaque global ao apresentar desempenho superior e custo operacional reduzido em comparação com suas concorrentes ocidentais. Esse avanço causou impacto imediato no setor, provocando até quedas no valor das ações de grandes empresas de tecnologia.

Considerando esse contexto e o impacto ocorrido naquele período, qual é o nome dessa inteligência artificial chinesa que se destacou?

a) Gemini
b) DeepSeek
c) Grok
d) ChatGPT
e) Claude

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Q1062719 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • CESPE CEBRASPE • SEFAZ SE • Tecnologia da Informação • 2025

Em uma rede neural do tipo MLP (multilayer perceptron), o elemento responsável por introduzir não linearidade e permitir que a rede aprenda representações complexas dos dados é

a) o conjunto de pesos sinápticos.
b) a camada de entrada.
c) a camada oculta.
d) a função de ativação.
e) o algoritmo de backpropagation.

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Q1062717 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • CESPE CEBRASPE • SEFAZ SE • Tecnologia da Informação • 2025

Um 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.

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Q1061445 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • CESPE CEBRASPE • UNIVESP • Área de Atuação 11 Geral • 2025

Assinale a opção na qual é apresentado um tipo de tecnologia de inteligência artificial que utiliza transformers como tecnologia principal.

a) grafos de arestas
b) análise de componentes principais
c) LLM (large language models)
d) Scikit-learn
e) Jupiter Notebook

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Q1061014 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • CESPE CEBRASPE • EMBRAPA • Pesquisador Engenharia Florestal • 2025

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.

A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.

a) Certo
b) Errado

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Q1060798 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • CNU • Assistente Social • 2025

O trabalho que José executa todos os dias é acessar o site do Detran, baixar extratos e incluí-los no sistema de procuradorias para subsidiar análises sobre dívida ativa. Para otimizar esse trabalho, o Departamento de Tecnologia da Informação implementou uma solução que automatiza as tarefas repetitivas do processo que José executa. Para iniciar o processo, José deve dar um clique em um botão para que as tarefas programadas na solução sejam executadas.
A solução implementada no órgão em que José trabalha é do tipo:

a) orquestrador;
b) robô assistido;
c) robô não assistido;
d) modelo de imagem;
e) aprendizado de máquina.

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Q1060797 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • CNU • Assistente Social • 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:

a) prompt;
b) big data;
c) helpdesk;
d) script low-code;
e) corretor ortográfico e gramatical.

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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,

a) V – V – F.
b) F – V – V.
c) V – F – F.
d) F – F – F.
e) V – V – V.

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Q1046173 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • OBJETIVA • Prefeitura de Canguçu RS • Português • 2024

Considerando-se o uso da tecnologia atualmente, assinalar a alternativa que preenche a lacuna abaixo CORRETAMENTE:

O ______________ é um modelo de linguagem capaz de entregar tanto soluções simples para o dia a dia quanto gerar respostas complexas e atualizadas acerca de temas extremamente específicos. O grande diferencial dele para os mecanismos de busca atuais ou até assistentes virtuais é a capacidade que ele tem de conversar com o público enquanto aprende. Basicamente, trata-se de uma plataforma na qual é possível digitar uma pergunta e ter uma resposta personalizada, com um altíssimo nível de adaptabilidade para a sua demanda.

a) ChatGPT
b) Skype
c) Facebook Menssenger
d) TikTok

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Q1044940 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • PGM RJ • Especialidade Gestão • 2025

Os sistemas de aprendizado de máquina se enquadram em uma ou mais categorias de acordo com a forma como seus modelos aprendem a fazer previsões ou gerar conteúdo.

Modelos, que precisam inferir suas próprias regras e fazem previsões com base em dados que não contêm respostas corretas, e cujo objetivo é identificar padrões significativos nos dados, são conhecidos como:

a) modelos de linguagem de grande escala.
b) aprendizado não supervisionado.
c) aprendizado supervisionado.
d) aprendizado por reforço.
e) modelos generativos.

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Q1044883 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • PGM RJ • Especialidade Direito • 2025

As 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.

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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:

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).

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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) 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.

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Q1039874 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • TCE PE • Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação • 2025

Muitos 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.

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Q1039873 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • TCE PE • Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação • 2025

Em 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.

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Q1039872 • Informática • Inteligência Artificial e Automação • FGV • TCE PE • Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação • 2025

Com 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.

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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.

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.

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