Questões de Concursos

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Acerca 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.

Acerca 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.

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

Acerca 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.

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

Acerca 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.

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 computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.


Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).

Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item.

Abordagens determinísticas, estocásticas e de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para classificar pares de fazendas como compatíveis ou não, sendo que há exemplos em que os métodos de machine learning superam os demais em termos de qualidade de resultados (acurácia, precisão, sensibilidade e especificidade) e eficiência (tempo de execução computacional).

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.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e se concentra na identificação de padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

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.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados.

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.

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.

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.

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.

A inteligência artificial pode reconhecer padrões, identificar anomalias e antecipar tendências futuras por meio da análise de dados e informações.

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.
Julgue o item a seguir, relativo à análise de redes sociais (ARS), ferramenta que permite compreender a dinâmica de comunidades online na Web.
A capacidade de essa ferramenta prever com precisão a propagação de informações em tempo real é diretamente proporcional à granularidade dos dados coletados, independentemente da complexidade dos algoritmos utilizados.

Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir.

As redes neurais convolucionais são amplamente utilizadas em bioinformática para o processamento de sequências genômicas, pois sua arquitetura permite capturar relações temporais e de longo alcance nas sequências de DNA, de forma similar ao que ocorre no processamento de séries temporais.

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