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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Acerca dos algoritmos de machine learning, deep learning, de técnicas de inteligência artificial generativa e LLM e dos softwares MAKER e Trinity, julgue o próximo item.
A visão computacional permite que máquinas interpretem imagens e vídeos, simulando a visão humana por meio de algoritmos de machine learning e deep learning.
Ano: 2025Banca: FUVESTOrganização: USPDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Considere um problema de classificação binária onde deseja-se prever se um cliente comprará ou não um determinado
produto, com base em características como idade, renda e
histórico de compras. Em relação aos algoritmos de Machine
Learning a seguir, assinale a alternativa que apresenta o
algoritmo mais adequado para começar a abordagem desse
problema de forma interpretável e eficiente em termos
computacionais.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.
No manejo florestal por meio de machine learning, os métodos supervisionados são amplamente utilizados para prever variações, como crescimento das árvores, a partir de dados rotulados provenientes de sensores e inventários florestais; enquanto os métodos não supervisionados são aplicados para identificar padrões e agrupar áreas com características especificas, como tipos de vegetação, grau de intervenção ou diferentes estágios de crescimento da floresta.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAESB-DFDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
No que se refere ao aprendizado não supervisionado, julgue os
próximos itens.
I A análise de componentes principais é uma técnica de
redução de dimensionalidade, cujo objetivo é a preservação
da maior parte da variância dos dados por meio da redução de
redundâncias e da simplificação da análise, sem que haja
perda de informações importantes.
II O algoritmo k-means utiliza dendrogramas para formar
grupos de dados em que os pontos são atribuídos ao cluster
mais próximo, determinado por centros calculados
iterativamente, de modo a minimizar a soma das distâncias
quadráticas.
III Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado não
supervisionado que permite o agrupamento de dados
semelhantes, com técnicas como k-means e clusterização
hierárquica, modelagem de dados complexos com
distribuições gaussianas e redução da dimensionalidade.
Assinale a opção correta.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Julgue o próximo item, relativo à classificação digital de imagens.
O algoritmo de classificação K-Means é baseado em um método de agrupamento hierárquico.
Ano: 2025Banca: FGVOrganização: MPUDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
O analista de suporte Theo está projetando e otimizando a
infraestrutura de desenvolvimento de soluções de inteligência
artificial do MPU. Theo observou que a maior demanda de
recurso computacional ocorre na fase de treinamento de redes
neurais, quando a demanda é diretamente proporcional à
quantidade de iterações do modelo sobre o conjunto de dados de
treinamento. Considerando o observado, Theo deve analisar a
quantidade de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de
dados de treinamento.
Essa quantidade é representada por uma:
Ano: 2025Banca: FUVESTOrganização: USPDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
O aprendizado de máquina é amplamente aplicado na
Bioinformática para analisar grandes volumes de dados
biológicos, identificar padrões e realizar previsões. Métodos
como classificação, clustering e redução de dimensionalidade
são empregados para revelar estruturas subjacentes nos dados
e facilitar a interpretação de fenômenos biológicos complexos.
Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), tSNE e UMAP são utilizadas para reduzir a dimensionalidade e
visualizar agrupamentos naturais. Assinale a alternativa que
representa uma aplicação adequada da redução de
dimensionalidade em análises ômicas.
Ano: 2025Banca: QuadrixOrganização: CRO-ACDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Em relação à tecnologia e à inovação no mundo
contemporâneo, assinale a opção correta.
Ano: 2025Banca: UnescOrganização: Câmara de Três Barras - SCDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Inteligência Artificial (IA) é o campo da ciência da
computação que desenvolve sistemas capazes de
realizar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência
humana. A IA se desdobra em diferentes áreas, sendo
as mais conhecidas o aprendizado de máquina (machine
learning), o aprendizado profundo (deep learning), o
processamento de linguagem natural (PLN), a visão
computacional e a robótica inteligente. Acerca desse
assunto, julgue as frases abaixo.
I.O processamento de linguagem natural é a área
responsável por utilizar redes neurais com múltiplas
camadas para reconhecer padrões complexos, como
rostos ou entonações de voz.
II.O aprendizado profundo é a área responsável pela
interação entre humanos e máquinas por meio da
linguagem, como acontece em tradutores automáticos ou
em chatbots
III.A visão computacional permite que máquinas
interpretem imagens ou vídeos, enquanto a robótica
inteligente une sensores, IA e engenharia para que robôs
atuem em ambientes reais de forma adaptativa.
Está(ão) CORRETA(S) a(s) seguinte(s) proposição(ões).
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAESB-DFDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação
Assinale a opção em que é citada a ciência do desenvolvimento de
algoritmos e modelos estatísticos utilizados por sistemas de
computador para a realização de tarefas sem instruções
explícitas, baseando-se em padrões e inferências, de modo que
um sistema aprenda e melhore automaticamente e com base na
experiência.
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