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ID 25905 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Diferentes técnicas de classificação são utilizadas em aprendizado de máquina para organizar e categorizar dados de acordo com características predefinidas. Com respeito a técnicas de classificação em aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir:

I. A regressão logística determina um hiperplano no espaço n - dimensional para separar as instâncias de dados de entrada em partições de acordo com suas classes.

II. As máquinas de vetores de suporte ( Support Vector Machines - SVM) consistem em uma abordagem probabilística, determinando uma distribuição de probabilidades de que uma nova instância de dados de entrada pertença as respectivas classes.

III. O algoritmo K vizinhos mais próximos ( K Nearest Neighbors - KNN) classifica uma nova instância de dados de entrada conforme a classe das instâncias mais próximas já observadas. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B II, apenas.
C III, apenas.
D I e II, apenas.
E I, II e III.
ID 25903 Engenharia de Software Geral FGV 2024

O campo da inteligência artificial generativa é dedicado ao desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar novas instâncias de dados. Suas aplicações incluem, por exemplo, a criação de textos, imagens, áudio e vídeo. As redes generativas adversárias ( Generative Adversarial Networks – GANs) são um exemplo de IA generativa que possuem arquitetura baseada em duas redes, chamadas geradora e discriminadora, que competem entre si. Um dos principais problemas das GANs ocorre quando a rede geradora produz apenas uma quantidade limitada de tipos de dados, mesmo que seus dados de treinamento sejam mais ricos e diversificados. Isso ocorre porque a rede geradora consegue “enganar” a rede discriminadora mais facilmente quando dados daqueles tipos específicos são produzidos. A esse fenômeno dá-se o nome de

A Falha de Convergência ( Convergence Failure ).
B Sobreajuste ( Overfitting ).
C Colapso de Modo ( Mode Collapse ).
D Filtragem Estocástica ( Stochastic Filtering ).
E Crescimento de Padrões Frequentes ( Frequent Pattern Growth ).
ID 25902 Engenharia de Software Geral FGV 2024

O desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial generativa está relacionado a aspectos éticos com impactos sociais, culturais e econômicos. Entre as diretrizes presentes em diversos instrumentos regulatórios relacionados à IA generativa, destaca-se a priorização de abordagens considerando os aspectos que formam a matriz FAT. O acrônimo FAT é formado pelos seguintes princípios éticos relacionados ao desenvolvimento de algoritmos:

A Feedback, Algorithm e Training.
B Framework, Agents e Tasks.
C Fairness, Accountability e Transparency.
D Freedom, Autonomy e Trust.
E Fidelity, Altruism e Truthfulness.
ID 25901 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Considerando o uso de metodologias ágeis para gerenciar projetos de desenvolvimento de software de forma iterativa e incremental, avalie as afirmativas a seguir.

I. Em reuniões diárias e de curta duração ( Daily Scrums ), os membros do time Scrum são incentivados a expor o que fizeram desde a última reunião, o que planejam fazer até a reunião seguinte e a reportar algum impedimento que esteja atrapalhando o desenvolvimento de suas atividades.

II. O uso do Scrum junto ao método Kanban é uma prática muito comum nas organizações. De forma sucinta, cria-se um sistema em que as histórias de usuário são puxadas sob demanda, de acordo com a capacidade do sistema, como um todo, em identificar, desenvolver e entregar os itens de maior valor.

III. A necessidade de agregar maior valor aos processos de desenvolvimento de software propiciou o surgimento de metodologias ágeis tais como o Extreme Programming (XP), com foco em feedback constante e entregas incrementais. Uma prática fundamental do XP é o desenvolvimento orientado a testes ( Test Driven Development – TDD). Com testes automatizados aplicados somente ao final do processo de desenvolvimento, o TDD possibilita maior alinhamento aos requisitos e menor risco de falhas. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B II, apenas.
C III, apenas.
D I e II, apenas.
E II e III, apenas.
ID 25899 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Em relação a metodologias de desenvolvimento de software, avalie as afirmativas a seguir:

I. O desenvolvimento ágil enfatiza a entrega contínua de software funcional e a adaptação a mudanças de requisitos ao longo do projeto.

II. O modelo em cascata segue uma abordagem linear e sequencial onde cada fase deve ser completada antes de passar para a próxima.

III. O modelo espiral é uma abordagem rígida e sequencial que não permite revisões ou iterações uma vez que uma fase está concluída. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B I e II, apenas.
C I e III, apenas.
D II e III, apenas.
E I, II e III apenas.
ID 25897 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Algumas vezes chamado de teste alfa, este tipo de teste corresponde à fase final do processo de testes, precedendo a liberação do software para uso operacional. A aplicação é testada com dados fornecidos pelo cliente, o que pode revelar problemas na definição dos requisitos do sistema, uma vez que o software é provocado de maneira diferente ao usar os dados reais em vez de dados de teste. A definição acima descreve aspectos a respeito do teste de

A aceitação.
B componente.
C sistema.
D regressão.
E unidade.
ID 25886 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Em relação ao desenvolvimento de software utilizando plataformas low-code e no-code , analise as práticas a seguir.

I. Implementar uma governança de TI que inclua revisões de segurança e conformidade das aplicações desenvolvidas, além de políticas de controle de versão.

II. Utilizar apenas as bibliotecas e componentes internos da plataforma para evitar incompatibilidades e problemas de integração.

III. Desenvolver todas as aplicações críticas em paralelo utilizando métodos tradicionais de desenvolvimento para garantir a redundância. Para garantir que as aplicações desenvolvidas atendam às boas práticas para segurança, escalabilidade e manutenção, é(são) correta(s) a(s) prática(s):

A I, apenas.
B II, apenas.
C III, apenas.
D I e III, apenas.
E II e III, apenas.
ID 25882 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Diversas ferramentas de IA generativa têm sido utilizadas em desenvolvimento web, com foco especial na personalização de experiências do usuário. Em geral, a personalização de experiências se baseia no processamento de dados coletados dos usuários. A respeito dos benefícios relacionados ao uso de técnicas de IA generativa para personalização das experiências dos usuários, avalie as afirmativas a seguir:

I. Os usuários tendem, predominantemente, a se sentir mais valorizados ao receberem conteúdos alinhados a suas preferências e necessidades.

II. Os usuários tendem, predominantemente, a se sentir mais seguros com relação à proteção e à utilização ética e moralmente correta de seus dados privados.

III. Os usuários podem receber conteúdos dinâmicos, mais adequados às configurações de seus dispositivos. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B II, apenas.
C III, apenas.
D I e II, apenas.
E I e III, apenas.
ID 25879 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Em uma pesquisa com os usuários de um site , foi diagnosticado que um elemento importante, do tipo call to action , não foi notado por uma fração considerável dos usuários. Uma ação que a equipe de design poderia tomar para aumentar diretamente o destaque desse elemento seria

A aumentar a quantidade de texto na página de modo a fornecer mais informações.
B adicionar mais animações para tornar o site mais atraente visualmente.
C manter um estilo visual consistente em todas as páginas para aumentar a uniformização.
D reduzir o número de páginas no site com o objetivo de simplificar a navegação.
E modificar a paleta de cores do site de modo a gerar um contraste maior entre elementos.
ID 25870 Engenharia de Software Geral FGV 2024

No desenvolvimento de software, a coleta de dados é essencial para tomar decisões informadas, aprimorar processos e atender às necessidades dos stakeholders . Uma técnica eficaz para coletar dados diretamente dos usuários é chamada

A focus group.
B brainstorming.
C análise de documentos.
D modelagem de dados.
E benchmarking.