1081 Q1008650
Engenharia de Software Gerência de Configuração
Ano: 2022
Banca: FGV
O analista Mateus configurou um pipeline CI/CD para o projeto TJApp no GitLab. O repositório de TJApp denomina-se TJAppRepo. Mateus precisou controlar o comportamento do pipeline de TJApp condicionando o início de sua execução aos eventos de push de tags para o TJAppRepo.
Para aplicar essa condição ao pipeline de TJApp, Mateus precisou modificar o arquivo .gitlab-ci.yml na raiz de TJAppRepo, adicionando uma regra na seção:
1082 Q1008649
Engenharia de Software Gestão de Projetos em Engenharia de Software
Ano: 2022
Banca: FGV
Uma equipe de analista de sistemas está desenvolvendo o software ProgramaTJ aplicando a metodologia Lean. A equipe decidiu implementar apenas as funcionalidades formalmente requisitadas pelo cliente, evitando adicionar qualquer funcionalidade extra à ProgramaTJ por conta própria.
Essa decisão da equipe remete, de forma direta, ao princípio da metodologia Lean para o desenvolvimento de software de:
1083 Q1008648
Engenharia de Software Teste de Software
Ano: 2022
Banca: FGV
A analista Ester implementou um teste automatizado de nome ETest para o software TJApp. O ETest avalia se TJApp é capaz de executar seu fluxo de execução principal de forma completa, em um ambiente muito semelhante ao do usuário final.
Portanto, o ETest implementado por Ester é do tipo:
1084 Q1008647
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV
Um analista decidiu aplicar um modelo Naive Bayes a um problema cujo conjunto de dados disponível possui apenas atributos categóricos codificados em one-hot.
O modelo de eventos mais apropriado nesse caso é o:
1085 Q1008646
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV
Após alguns resultados insatisfatórios usando funções de ativação linear em um projeto de rede neural artificial, um cientista de dados resolve tentar outras funções e recebe algumas sugestões de um colega.
Dadas as alternativas abaixo, cada uma representando uma sugestão de função recebida, aquela que apresenta uma função apropriada ao uso como ativação em uma rede neural é:
1086 Q1008645
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV
Durante o processo de treinamento e validação de uma rede neural, foi observado o fenômeno de underfitting do modelo, necessitando de ajustes ao procedimento. A arquitetura utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi separado em regime de holdout (50%, 30% e 20% para treinamento, validação e teste, respectivamente).
Dois fatores que podem ter condicionado o fenômeno observado são:
1087 Q1008644
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV

Considerando a seguinte matriz de confusão obtida de um experimento de classificação:


Imagem associada para resolução da questão


Os valores corretos das métricas de precisão e recall (revocação/sensibilidade), para a classe rato, são, respectivamente:

1088 Q1008643
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV

Considere a sentença a seguir.


s: “O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa”


Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado:


f(s) = “acesso auditório pode ser feito através rampa”


A melhor descrição para a tarefa realizada pela função f é:

1089 Q1008642
Engenharia de Software Inteligencia Artificial
Ano: 2022
Banca: FGV
A tradução automática de texto, embora possua raízes na metade do século passado, vem recebendo melhorias substanciais na última década, alimentadas pelo crescimento do poder computacional, disponibilidade de dados linguísticos e inovações técnicas.
Com relação às inovações, e levando em consideração os recursos mencionados, a alternativa que apresenta apenas vantagens da Tradução Automática Neural (NMT) sobre técnicas de Tradução Automática Estatística (SMT) é:
1090 Q1008641
Engenharia de Software Gestão de Projetos em Engenharia de Software
Ano: 2022
Banca: FGV
Uma gerente de projetos (GP) está trabalhando na construção do cronograma para um novo projeto, que fornecerá como produto uma solução de Business Intelligence. As atividades já foram definidas e sequenciadas.
Para estimar a duração esperada de cada atividade por meio de faixas de durações prováveis, otimistas e pessimistas, a GP realizou a estimativa: