Questões sobre Inteligencia Artificial

#Questão 1125482 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2025, IPHAN, Antropologia

Um grupo de trabalho desenvolveu um software próprio que utiliza a API de um modelo de IA (inteligência artificial) para automatizar processos de análise e monitoramento de dados na gestão do patrimônio cultural.

Isto significa que o grupo

A)

realizou a assinatura de um serviço de IA e disponibilizou o acesso aos colaboradores para acelerar os serviços.

B)

mobilizou uma solução de inteligência artificial existente para integrar funcionalidades específicas em sua aplicação.

C)

treinou manualmente o modelo de IA usando dados históricos para adaptá-lo ao propósito cultural.

D)

reconstruiu a lógica interna do modelo por meio de engenharia reversa para adaptar suas funções ao projeto.

E)

desenvolveu do zero um modelo de inteligência artificial próprio para atender às necessidades do projeto.

#Questão 1129259 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2025, TCE/RR, Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens.
Sobre as características e as arquiteturas das CNNs, avalie as afirmativas a seguir.

I. Uma camada que compõe uma CNN é a camada convolucional. Nela ocorre a subamostragem da imagem, com o objetivo de se diminuir a carga computacional, o uso de memória e o número de parâmetros necessários.
II. LeNet-5, AlexNet e ResNet são exemplos de arquiteturas CNN.
III. A arquitetura de uma CNN é composta exclusivamente por camadas convolucionais e camadas de pooling.

Está correto o que se afirma em

A)

I, apenas.

B)

II, apenas.

C)

I e II, apenas.

D)

I e III, apenas.

E)

II e III, apenas

#Questão 1129260 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2025, TCE/RR, Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados

Marcelo, auditor especializado em Análise de Dados, está estudando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para a detecção de fraudes em contas públicas. Como parte de seus experimentos, ele dividiu seu conjunto de dados em treinamento e teste. Após treinar um modelo, percebeu que os resultados apresentavam indícios de underfitting.
O underfitting ocorre

A)

quando o modelo se ajuste bem ao conjunto de treinamento, mas acaba por capturar não apenas os padrões, mas também os ruídos, comprometendo sua capacidade de generalização.

B)

apenas quando o conjunto de treinamento não contém exemplos de todas as classes, prejudicando o desempenho do modelo em classes minoritárias.

C)

quando o modelo não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados do conjunto de treinamento, resultando em um desempenho insuficiente.

D)

quando a taxa de aprendizado do modelo é muito baixa, prolongando por exemplo o tempo necessário para que o modelo convirja.

E)

quando o modelo apresenta uma complexidade muito maior do que o necessário, levando por exemplo ao uso ineficiente de recursos computacionais.

#Questão 1129261 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2025, TCE/RR, Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados

Algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) podem ser classificados quanto ao tipo de aprendizado.
Em relação ao tema, avalie as afirmações a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Tarefas de classificação e regressão são exemplos típicos de aprendizado supervisionado.
( ) No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não estão rotulados.
( ) SVM, árvores de decisão e regressão logística são exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado.

As afirmativas são, respectivamente,

A)

V – V – V.

B)

F – V – F.

C)

F – F – V.

D)

V – F – V.

E)

F – V – V.

#Questão 1124956 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FUNDATEC, 2025, IF Farroupilha - RS, Professor EBTT - Informática Geral

A tecnologia utilizada pelos bancos para detecção de fraude é com base em ______________. Os computadores lidam com uma enorme quantidade de compras corretas e outras fraudulentas e aprendem o suficiente por meio de ____________ para enquadrá-las em alguma os sinais e indicações que aprenderam através do exercício de ______________.

Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

A)

inteligência artificial – padrões – treinamento

B)

padrões – treinamento – inteligência artificial

C)

treinamento – padrões – inteligência artificial

D)

inteligência artificial – treinamento – padrões

E)

padrões – inteligência artificial – treinamento

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