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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

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63 questões encontradas

ID 7628 Informática Inteligência Artificial e Automação CEBRASPE 2025

Texto associado

Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).

Deep learning é um campo da IA cujos modelos conseguem reconhecer padrões de dados, tais como imagens e textos, para produzir insights e previsões precisas, sendo as redes neurais sua tecnologia subjacente.

A Certo

B Errado

ID 7627 Informática Inteligência Artificial e Automação CEBRASPE 2025

Texto associado

Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).

A descentralização promovida pela tecnologia blockchain impede a aplicação de políticas de acesso e controle, já que todos os participantes da rede possuem os mesmos direitos sobre os dados.

A Certo

B Errado

ID 7626 Informática Inteligência Artificial e Automação CEBRASPE 2025

Texto associado

Julgue o item que se segue, relativo a ciência de dados e inteligência artificial (IA).

A partir da representação de uma aplicação construída no Qlik Sense Desktop, conclui-se que essa ferramenta é compatível exclusivamente com bases relacionais estruturadas, devendo os dados estar previamente organizados em tabelas para a viabilização da visualização que ele oferece.

A Certo

B Errado

ID 113448 Informática Inteligência Artificial e Automação VUNESP 2024

Em data centers modernos, a eficiência operacional e a redução de custos são muito importantes. Sistemas de medição inteligentes são implementados para monitorar o consumo de energia elétrica em tempo real, gerando uma grande quantidade de dados. Neste sentido, têm sido utilizados cada vez mais algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para análise desses dados. Assinale a alternativa que apresenta o principal benefício de integrar sistemas de medição inteligentes com algoritmos de machine learning neste contexto. (A) Prever falhas iminentes no hardware com base em

A Prever falhas iminentes no hardware com base em padrões de consumo anômalos.

B Eliminar a necessidade de pessoal para manutenção dos equipamentos de medição.

C Aumentar a largura de banda da rede ao reduzir o tráfego de dados dos sensores.

D Fornecer dados criptografados para melhorar a segurança cibernética.

E Simplificar a arquitetura física da rede elétrica do data center.

ID 108162 Informática Inteligência Artificial e Automação OBJETIVA 2024

Considerando-se o uso da tecnologia atualmente, assinalar a alternativa que preenche a lacuna abaixo CORRETAMENTE: O ______________ é um modelo de linguagem capaz de entregar tanto soluções simples para o dia a dia quanto gerar respostas complexas e atualizadas acerca de temas extremamente específicos. O grande diferencial dele para os mecanismos de busca atuais ou até assistentes virtuais é a capacidade que ele tem de conversar com o público enquanto aprende. Basicamente, trata-se de uma plataforma na qual é possível digitar uma pergunta e ter uma resposta personalizada, com um altíssimo nível de adaptabilidade para a sua demanda.

A ChatGPT

B Skype

C Facebook Menssenger

D TikTok

ID 108088 Informática Inteligência Artificial e Automação OBJETIVA 2024

Em março de 2023, Bill Gates disse em seu blog que o desenvolvimento da inteligência artificial (IA) é o avanço tecnológico mais importante em décadas e equiparou os recentes avanços à criação do microprocessador, do PC, da internet e do telefone celular. Sendo assim, é um exemplo de programa que utiliza inteligência artificial:

A Calculadora.

B Microsoft Word.

C Paint.

D Windows Media Player.

E Google Bard.

ID 108082 Informática Inteligência Artificial e Automação OBJETIVA 2024

Considerando-se o avanço tecnológico, assinalar a alternativa que preenche a lacuna abaixo CORRETAMENTE: A _______________ é a capacidade que uma máquina para reproduzir competências semelhantes às humanas, como é o caso do raciocínio e da criatividade, por exemplo.

A inteligência emocional

B inteligência artificial

C inteligência espacial

D inteligência naturalista

ID 98109 Informática Inteligência Artificial e Automação AOCP 2024

O analista de informática da Sanepar foi designado para analisar os padrões de consumo de água em diferentes regiões. Para isso, ele pretende agrupar os dados de consumo utilizando técnicas de aprendizado de máquina que se baseiam em similaridades, sem a necessidade de rótulos pré-definidos, com o objetivo de identificar perfis distintos de usuários e otimizar a distribuição de água. Sabendo que nem todos os algoritmos de aprendizado de máquina são adequados para essa tarefa, o analista deve escolher algoritmos que sejam exclusivamente utilizados para clusterização. Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta apenas algoritmos de clusterização que podem atender à necessidade desse analista.

A K-Means e DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).

B DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) e SVM (Support Vector Machines).

C KNN (K-Nearest Neighbors) e Apriori.

D FP-Growth (Frequent Pattern Growth) e DQL (Deep Q-Networks).

E Hierarchical Clustering e FP-Growth.

ID 59656 Informática Inteligência Artificial e Automação FIOCRUZ 2024

Uma das abordagens para a tarefa de classificação é conhecida pelo termo Support Vector Machine (SVM). A extensão da abordagem SVM para uma resposta quantitativa em vez de qualitativa chama-se:

A Reverse Support Vector Machine.

B Support Vector Regression.

C Unsupervised Support Vector Machine.

D Support Vector Clustering.

E Inverse Support Vector Machine.

ID 59653 Informática Inteligência Artificial e Automação FIOCRUZ 2024

No aprendizado de máquina, a etapa de validação cruzada ( cross-validation ) tem como objetivo principal:

A treinar o modelo em um conjunto de dados desconhecido

B diminuir a complexidade dos modelos, aumentando sua explicabilidade.

C avaliar a capacidade de generalização do modelo.

D comparar o desempenho de modelos distintos.

E diminuir a variância do modelo.