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O IFMS está realizando uma análise de dados para
melhorar a experiência de aprendizado dos alunos
no curso de Desenvolvimento Web. O objetivo da
análise é identificar diferentes grupos de alunos
com base no comportamento de interação com o
conteúdo do curso e no desempenho nas
avaliações. Essa segmentação visa personalizar
as abordagens de ensino, como estratégias de
recuperação de aprendizado e adaptação de
conteúdo. A equipe de TI (Tecnologia da
Informação), composta pelo analista de
informática do IFMS, utiliza técnicas de mineração
de dados para encontrar padrões e agrupamentos
nos dados dos alunos. Nesse sentido, o analista
precisa escolher um algoritmo de clusterização
para agrupar os alunos em segmentos, levando
em consideração variáveis como tempo de
acesso, desempenho em atividades, participação
em fóruns e engajamento com o material didático.
Diante das seguintes opções, assinale a
alternativa que apresenta corretamente um
algoritmo de clusterização que pode ser utilizado
para agrupar os alunos de acordo com as
variáveis analisadas.

A DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise).
B Naive Bayes.
C Eclat.
D Apriori.
E FP-Growth (Frequent Pattern Growth).

O aprendizado de máquina aplicado à mineração
de dados possibilita a extração de conhecimento
útil a partir de grandes volumes de informações,
automatizando a identificação de padrões e
tendências. Ele é empregado para prever
comportamentos, classificar dados e detectar
anomalias em diferentes contextos. Entre as
abordagens utilizadas nesse processo,
destacam-se o aprendizado supervisionado, o
aprendizado não supervisionado e o aprendizado
por reforço, cada um adequado a diferentes tipos
de problemas e conjuntos de dados. Em relação
às abordagens mencionadas, informe se é
verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a
seguir e assinale a alternativa com a sequência
correta.

( ) No aprendizado supervisionado, o modelo
aprende com um conjunto de dados não
rotulados (exemplo: previsão de vendas).

( ) No aprendizado não supervisionado, o
modelo encontra padrões em dados
rotulados (exemplo: segmentação de
clientes).

( ) No aprendizado por reforço, o modelo
aprende através de interações com o
ambiente e feedback sobre as ações
(exemplo: algoritmos de recomendação)

A V – V – V.
B F – F – F.
C V – F – V.
D V – V – F
E F – F – V.

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 Certo
B Errado

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.

A Certo
B Errado

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.

A Certo
B Errado

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. Na classificação de imagens, o objetivo principal é atribuir um rótulo (classe) a cada pixel da imagem, delimitando e identificando diferentes objetos ou regiões, ao passo que, na segmentação de imagens, o objetivo é atribuir um único rótulo à imagem como um todo, indicando seu conteúdo principal.

A Certo
B Errado

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue. O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning , permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados.

A Certo
B Errado

Na automação de scripts com Ansible, qual termo é utilizado para descrever os documentos Ansible que definem as tarefas a serem executadas, sendo que, cada tarefa, nesse contexto, representa uma unidade de automação capaz de realizar configurações, instalação de pacotes, execução de comandos, entre outras ações?

A Inbooks.
B Playbooks.
C Outbooks.
D Newbooks.
E Taskbooks.

A Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular a inteligência humana. Qual das seguintes áreas não esta diretamente relacionada a Inteligência Artificial?

A Processamento de Linguagem Natural.
B Visão Computacional.
C Robótica.
D Compiladores.
E Sistemas Especialistas.
Texto associado
“A OpenAI, empresa de inteligência artificial responsável pelo ChatGPT, lançou um novo modelo chamado Sora, que transforma texto em vídeos de até um minuto de forma “realista” e “criativa”. (...) De acordo com a OpenAI, Sora é capaz de criar vídeos de até 60 segundos a partir de instruções em textos, com cenas complexas com personagens, tipos específicos de movimentos e detalhes precisos. “O modelo entende não apenas o que o usuário pediu no prompt, mas também como essas coisas existem no mundo físico”, diz o anúncio da ferramenta. Para gerar essas imagens, Sora tem um “profundo conhecimento de linguagem”, o que permite a interpretação precisa das instruções e a geração de personagens atraentes que são capazes de expressar emoções” (Gabriela Mancini, CNN Brasil, 2024).

O modelo Sora, da OpenAI, empopularização para os conteúdos audiovisuais para a Web, é umexemplo de:

A Chatboot.
B Media training.
C Internet Quântica.
D Inteligência Natural.
E Inteligência Artificial Generativa.
Órgão: SEDUC PI Cargo: Professor para o Curso Técnico em Produção de Áudio e Vídeo Prova: NUCEPE - SEDUC PI - Professor para o Curso Técnico em Produção de Áudio e Vídeo - 2025