Questões de Engenharia de Software da FGV

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Listagem de Questões de Engenharia de Software da FGV

#Questão 1008742 - Engenharia de Software, Conceitos Básicos em Engenharia de Software, FGV, 2022, SEFAZ-BA, Agente de Tributos Estaduais - Tecnologia da Informação

Assinale a opção que indica as categorias que os elementos notacionais de um diagrama de processos de negócio.

#Questão 1008938 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2022, SEFAZ-AM, Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã

A respeito do Robotic Process Automation (RPA), assinale a afirmativa correta.

#Questão 1008942 - Engenharia de Software, Gestão de Projetos em Engenharia de Software, FGV, 2022, SEFAZ-AM, Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã

O processo de criar a estrutura analítica do projeto (EAP), comumente realizado em gerenciamento de projetos, consiste em

Relacione os tipos de Sprint do SCRUM com as definições dos seus objetivos.

1. Inspecionar o progresso em direção ao Sprint Goal e adaptar o Sprint Backlog conforme necessário, ajustando o próximo trabalho planejado, é um evento de até 15 minutos para os desenvolvedores.
2. Estabelecer o trabalho a ser executado no Sprint. O plano resultante é criado pelo trabalho colaborativo de todo o time.
3. Planejar maneiras de aumentar a qualidade e a eficácia.
4. Inspecionar o resultado do Sprint e determinar futuras adaptações. O time apresenta os resultados do seu trabalho para as principais partes interessadas, sendo discutido o progresso em direção ao Produto.

( ) Sprint de Planejamento ( ) Sprint de Retrospectiva ( ) Reunião Diária ( ) Sprint de Revisão

Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

#Questão 1007397 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2022, TRT - 13ª Região (PB), Analista Judiciário - Tecnologia da Informação

Com relação a Pytorch, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

I. Trata-se de uma biblioteca de tensores que pode ser utilizada em problemas de aprendizado profundo, podendo utilizar tanto GPU quanto CPU.
II. O pacote torch.parallel.gpu é capaz de suportar o processamento paralelo de tensores do tipo multidimensionais dimensionais e CUDA em processadores GPU.
III. O pacote torch.distributed.elasticstack é capaz distribuir um script tornando-o elástico e tolerante a falhas em diversos tipos de ambientes distribuídos.

As afirmativas são, respectivamente,

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