SIMULADO - Inteligência Artificial para CAIXA - 2024

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1) 
Inteligência Artificial para CAIXA - 2024
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Ordenação: Por Matéria e Assunto (data)
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FGV - AFRE MG/SEF MG/Tecnologia da Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A recente explosão de machine learning e deep learning tornou os tensores populares. TensorFlow e
PyTorch são dois frameworks com suporte a API de tensor.
Em relação aos tensores, assinale a opção incorreta.
a) Tensor representa um array multidimensional junto com operações definidas.
b) Os tensores, internamente, são implementados como estruturas de dados leves que mantêm um
ponteiro para o armazenamento e outros metadados, como tamanho e forma.
c) Os próprios dados do tensor são armazenados em um buffer contíguo.
d) Utilizar um buffer contíguo permite que vários tensores compartilhem os mesmos dados, mas
forneçam diferentes visualizações.
e) Quando os tensores têm dimensões diferentes, certas operações não podem ser realizadas sem
primeiro colocar os tensores nas mesmas dimensões, para isso possuem a operação automática
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2) 
denominada replicação.
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FGV - AFRE MG/SEF MG/Tecnologia da Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
As opções a seguir descrevem os passos de uma técnica genérica de deduplicação. A entrada é um
novo bloco de dados (chunk) de um arquivo “DC” e a saída é um bloco de dados se é encontrado.
 
A esse respeito, assinale a opção incorreta.
a) Obtenha o novo bloco de dados do arquivo DC a ser armazenado.
b) Identifique o formato de um bloco de dados DC e o divida em objetos (fixos ou variáveis). Assim,
DC= {dc1, dc2, ..., dcn}, onde dc1, dc2, ..., dcn são objetos.
c) Determine o valor hash ou o fingerprint. Assim, hv(DC) é o novo bloco de dados do arquivo DC.
d) Combine o valor hash de um novo bloco de dados hv(DC) com os valores hash anteriores ou
existentes {hv1,hv2,..,hvn} no armazenamento ou memória, {hv1,hv2,..,hvn} são valores hash de
blocos de dados já armazenados.
e) Atualize o bloco de dados, se houver uma correspondência. Caso contrário, armazene o novo
bloco de dados na memória e mantenha o novo índice.
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FCC - AJ TRT18/TRT 18/Apoio Especializado/Tecnologia da Informação/2023
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3) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na
qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:
 
 Predição
Realidade Sim Não
Sim 600 (TP) 400 (FN)
Não 100 (FP) 900 (TN)
 
Para se fazer a avaliação do modelo, utilizam-se as métricas de classificação acurácia, especificidade e
sensibilidade, assim definidas:
 
Acurácia= Especificidade= Sensibilidade=
 
Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a
a) especificidade, também conhecida como recall ou revocação, que avalia a capacidade do modelo
de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 0,9%.
b) sensibilidade, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados
como positivos, é de 90%.
c) acurácia, ou precision, que mostra a razão entre a quantidade de exemplos classificados
corretamente como positivos e o total de exemplos classificados como positivos, dando maior ênfase
para os erros FP, é de 0.75.
d) sensibilidade, também conhecida como F-measure, F-score ou score F1, que avalia a capacidade
do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como negativos, é de 0,6%.
e) acurácia, que indica a assertividade de classificações positivas e negativas, independente da
classe, é de 75%.
TP+TN
TP+TN+FP+FN
TN
TN+FP
TP
TP+FN
4) 
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FGV - AFRFB/SRFB/Geral/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Responsible AI (IA Responsável) e Explainable AI (IA Explicável) são conceitos importantes no
desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. A IA Explicável refere-se à capacidade de explicar
como uma decisão foi tomada pelo modelo de IA, permitindo que os usuários entendam o processo de
tomada de decisão. Já a IA Responsável envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de
forma ética e legalmente responsável.
 
Nesse contexto, sobre Responsible AI, assinale a afirmativa incorreta.
a) A Responsible AI envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e
legalmente responsável.
b) A Responsible AI considera as implicações sociais e os potenciais efeitos negativos que o sistema
pode ter sobre as pessoas.
c) A Responsible AI é sinônimo de IA Explicável, pois ambas se referem à tomada de decisões éticas
e transparentes.
d) Uma IA pode ser responsável, mas ainda ser opaca e não explicável, tornando difícil para os
usuários entenderem como as decisões são tomadas.
e) A Responsible AI leva em consideração o ciclo de vida da IA, desde a concepção até a
desativação, e sua responsabilidade ética em cada fase.
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5) 
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FGV - AFRFB/SRFB/Geral/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Processamento de Linguagem Natural (IA)
Em relação ao processamento de linguagem natural (PLN), analise as afirmativas a seguir.
 
I. O PLN envolve a compreensão e a geração de linguagem natural humana.
 
II. A tarefa principal do PLN é traduzir textos de uma língua para outra.
 
III. O PLN não é utilizado para tarefas de processamento de voz.
 
IV. O PLN é aplicado em sistemas de recuperação de informações e assistentes virtuais.
 
Estão corretas as afirmativas
a) I e IV, apenas.
b) II e III, apenas.
c) I e III, apenas.
d) I, II e III.
e) I, II e IV.
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QUADRIX - Tec Info (CRO SC)/CRO SC/2023
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6) 
7) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
No que diz respeito às novas tecnologias, julgue o item.
 
A inteligência artificial refere-se a um campo de conhecimento que não está associado à aprendizagem,
uma vez que esta é uma capacidade puramente humana; contudo, este campo está associado à
linguagem e à inteligência, ao raciocínio e à resolução de problemas.
Certo
Errado
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FGV - Ana (PGM Niterói)/Pref Niterói/Tecnologia da Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A analista Carla implementou uma solução algorítmica que classifica os novos processos submetidos à
PGM de Niterói em níveis de indício de fraude. Para atingir este objetivo, Carla se baseou no algoritmo de
machine learning para classificação que atribui, necessariamente, um valor no intervalo numérico de 0 a
1 para cada entrada.
Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning:
a) Regressão Linear;
b) Árvore de Decisão;
c) Regressão Logística;
d) Floresta Randômica;
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8) 
9) 
e) Máquina de Vetores de Suporte.
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FUNDATEC - Ana Sist (BRDE)/BRDE/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Suponha o problema de indicadores econômicos ou de mercado futuro, nos quais se tenta prever o
próximo valor analisando os dados de algumas variáveis (atributos descritivos) historicamente
armazenados em um conjunto de dados. Qual é o modelo preditivo que podeser utilizado para estimar
os valores a partir de um conjunto de dados históricos?
a) SVM – Suport Vector Machine.
b) K-NN (k-vizinhos próximos).
c) Agrupamento.
d) Regressão.
e) Naive Bayes.
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FGV - Tec (DPE RS)/DPE RS/Apoio Especializado/Suporte de TI/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Nos últimos anos, a tecnologia tem se desenvolvido rapidamente e com ela novas formas de trabalho
e interação entre humanos e máquinas.
 
O programa de computador projetado para simular uma conversa humana com usuários por meio de
interfaces de bate-papo, como mensagens de texto, voz ou vídeo, é o:
a) BGP;
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10) 
11) 
b) OSPF;
c) webinar;
d) NLP;
e) chatbot.
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CEBRASPE (CESPE) - Ana Proc (DATAPREV)/DATAPREV/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine
learning, julgue o item a seguir.
 
A inteligência artificial é um sistema com capacidade de ponderar, aprender e agir para resolver um
problema complexo.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Desenvolvimento de software/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Acerca de blockchain, conceitos de inteligência artificial, arquitetura hexagonal e gestão de
conteúdo, julgue o item a seguir.
 
De acordo com os conceitos de inteligência artificial, as máquinas reativas têm a capacidade
compreender os seres humanos, entendendo seus estados mentais.
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https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2638660
12) 
13) 
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/1970721
CEBRASPE (CESPE) - AAAJ (DP DF)/DP DF/Informática Banco de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item subsequente, a respeito de inteligência artificial.
 
A inteligência artificial geralmente se enquadra em duas categorias abrangentes: narrow AI, às vezes
referida como weak AI, que é uma simulação da inteligência humana e opera dentro de um contexto
limitado; e AGI (artificial general intelligence), que é uma máquina com inteligência geral e, assim como
um ser humano, pode aplicar essa inteligência para resolver qualquer problema.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - AAAJ (DP DF)/DP DF/Informática Banco de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item subsequente, a respeito de inteligência artificial.
 
Computação cognitiva, um subcampo da inteligência artificial, refere-se à computação que se concentra
no raciocínio e na compreensão em alto nível, sendo análoga à cognição, à lógica e ao julgamento
humanos.
Certo
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1970721
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1970723
14) 
15) 
Errado
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FGV - ATIFE (Sefaz AM)/SEFAZ AM/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A respeito do Robotic Process Automation (RPA), assinale a afirmativa correta.
a) Possui baixa precisão nos resultados.
b) Executa tarefas humanas de rotina.
c) Realiza tarefas desde que envolva cálculos.
d) Necessita de customização para interagir com outros sistemas.
e) Dispensa a utilização de controlroom (sala de controle).
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CEBRASPE (CESPE) - Esc Pol (PC PB)/PC PB/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A capacidade de um agente computacional de alterar o próprio comportamento com base em
situações anteriores é chamada de
a) autonomia.
b) cooperatividade.
c) inteligência.
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16) 
d) aprendizagem.
e) proatividade.
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DIRENS Aeronáutica - EAOAp (CIAAR)/CIAAR/Análise de Sistemas/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Informe Verdadeiro (V) ou Falso (F) em relação às seguintes afirmativas abaixo.
 
Em seguida marque a opção que apresenta a sequência correta:
 
( ) As abordagens de redução de dados vertical conhecidas como Filter realizam a seleção de
atributos sem considerar o algoritmo de mineração de dados que será utilizado aos atributos
selecionados. Por outro lado, as abordagens conhecidas como Wrapper experimentam o algoritmo de
mineração de dados para cada conjunto selecionado, avaliando os resultados obtidos.
 
( ) Os algoritmos de clusterização e classificação automática visam modelar os dados utilizando
padrões locais enquanto que algoritmos de regras de associação procuram modelar os dados
utilizando padrões globais.
 
( ) São exemplos de métodos de clusterização: k-means, k-Modes, k-medoids e BIRCH
 
( ) São exemplos de métodos de descoberta de sequencias: GSP, CART, MSDD, SPADE
a) (F); (V); (F); (V).
b) (F); (V); (V); (F).
c) (V); (F); (F); (V).
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17) 
18) 
d) (V); (F); (V); (F).
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QUADRIX - Ana Sis I (CRA PR)/CRA PR/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.
 
Para que os algoritmos de deep learning sejam capazes de analisar dados não estruturados, é
imprescindível que haja algum tipo de pré-processamento do conjunto de dados a ser analisado.
Certo
Errado
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QUADRIX - Ana Sis I (CRA PR)/CRA PR/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.
 
O deep learning pode ser definido como sendo a aplicação de uma quantidade massiva de camadas de
processamento em um algoritmo de rede neural.
Certo
Errado
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QUADRIX - Ass (CRT 4 (PR e SC)/CRT 4 (PR e SC)/Tecnologia da Informação/2022
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2106501
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2106502
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2194218
19) 
20) 
21) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, referente às novas tecnologias.
 
O conceito de inteligência artificial (IA) refere-se, unicamente, a duas grandes áreas do conhecimento:
ciência da computação e matemática.
 
Certo
Errado
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QUADRIX - Ass (CRT 4 (PR e SC)/CRT 4 (PR e SC)/Tecnologia da Informação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, referente às novas tecnologias.
 
Em uma visão ampla, a IA pode ser dividida em duas categorias principais: machine learning e deep
learning.
Certo
Errado
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IDECAN - AJ (TJ PI)/TJ PI/Apoio Especializado/Analista de Sistemas - Banco de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Machine Learning possui um grande conjunto de técnicas e algoritmos consagrados. Por possuírem
características específicas, essas técnicas e algoritmos são adequados ou não para a solução de um
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22) 
problema, a depender do tipo de aprendizagem que será utilizado.
 
Marque a alternativa que indica o nome de um algoritmo que NÃO faz parte dos utilizados em cenários
onde a aprendizagemsupervisionada está presente.
a) KNN
b) K-means
c) Redes Neurais
d) Árvore de Decisão
e) SVM
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IDECAN - AJ (TJ PI)/TJ PI/Apoio Especializado/Analista de Sistemas - Banco de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Machine Learning é um ramo da ciência da computação que utiliza conceitos das áreas de
Estatística, Engenharia e da própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e ensiná-los a
uma máquina. Além das áreas citadas, outro aspecto importante para Machine Learning são os dados.
Sem eles não é possível viabilizar o treinamento da máquina. Esses dados devem estar relacionados ao
tema para o qual a máquina será treinada. Isso é fundamental pois o objetivo de Machine Learning é
permitir que a máquina seja capaz de evidenciar informações que um humano não perceberia facilmente,
permitindo, por exemplo, a predição de eventos ou a execução de diagnósticos precisos.
 
A respeito dos fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as afirmativas abaixo e marque
alternativa correta.
 
I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele
encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de
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23) 
aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com
aquelas saídas.
 
II. A aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente
complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para o problema. Para que
a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o
processo de busca da solução.
 
III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída
possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer
uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este
cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem
supervisionada.
a) Apenas a afirmativa II está correta.
b) Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
c) Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d) Apenas a afirmativa I está correta.
e) Todas as afirmativas estão corretas.
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Com. Org. (IFSP) - Ana TI (IF SP)/IF SP/Ciência de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Você recebeu um chamado para colaborar no desenvolvimento de um dos módulos do software
acadêmico. O referido módulo deve apresentar um gráfico estatístico para simplificar a interpretação dos
dados e facilitar a tomada de decisões. Anexo ao chamado, consta um exemplo de uma matriz de dados
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2200271
24) 
extraída do Sistema Gerenciador de Banco de Dados oficial da instituição, possuindo dados relacionados
à altura, peso, idade, renda familiar e número de reprovações. Assinale a alternativa que representa o
tipo de gráfico mais adequado para análise dos referidos dados.
a) Pizza.
b) Tendência.
c) Dispersão.
d) Histograma.
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Com. Org. (IFSP) - Ana TI (IF SP)/IF SP/Ciência de Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a subárea da Inteligência Artificial responsável por
estudar a capacidade e as limitações de uma máquina de entender a linguagem dos seres humanos. Para
poder realizar essa modelagem, são necessários pré-processamentos que abstraem e estruturam a
língua, deixando apenas aquilo que representa uma informação relevante. Uma das etapas desse
processo compreende a normalização. Uma tarefa que pode ser realizada dentro do processo de
normalização é denominada de tokenização lexical. Considere a seguinte sentença:
 
A área de Ciência de Dados é muito interessante!
 
Assinale a alternativa correta que representa o resultado da tokenização lexical para essa sentença.
a) [‘A’, ‘área’, ‘de’, ‘Ciência’, ‘de’, ‘Dados’, ‘é’, ‘muito’, ‘interessante’, ‘!’]
b) [‘A’, ‘área’, ‘Ciência’, ‘Dados’, ‘interessante’, ‘!’]
c) [‘A área de Ciência de Dados é muito interessante!’]
d) A ÁREA DE CIÊNCIA DE DADOS É MUITO INTERESSANTE!
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25) 
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Com. Org. (IFSP) - Tec (IF SP)/IF SP/Tecnologia da Informação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A palavra cluster, do inglês, pode ser traduzida para o Português como aglomerado ou agrupamento.
Na computação, essa palavra é utilizada em redes de computadores para designar o agrupamento de
computadores para armazenamento e processamento de dados em software quando se busca analisar
dados armazenados e que podem ser processados por técnicas de aprendizado de máquina. Nessas duas
situações, é necessário identificar corretamente a quantidade de clusters que formam determinado
sistema. Considerando a figura a seguir, selecione a opção que melhor representa a quantidade de
clusters.
 
a) 5
b) 10
c) 2
d) 3
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26) 
27) 
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CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
 
A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão,
no que se refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o sobreajuste (overfitting) devido à
influência de coeficientes responsáveis por flutuações excessivas.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208930
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
 
Considerando-se, nos gráficos a seguir, que o resultado #2 corresponda ao melhor desempenho do
algoritmo, é correto afirmar que o resultado #1 indica que houve underfitting.
 
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208924
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208930
28) 
29) 
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208934
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
 
O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero
a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz
respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais
constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208941
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.
 
A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um
conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau
de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por
exemplo, por meio do algoritmo a priori.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208934
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208941
30) 
31) 
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208942
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividadesde Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.
 
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se
agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e
aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de
dados.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208946
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.
 
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem
a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m, em que m < n, sendo utilizada, por
exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do
descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208942
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208946
32) 
33) 
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208953
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
 
As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de
máquina (machine learning).
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208955
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Redes Neurais
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
 
As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados,
a partir da utilização da função de regressão logística.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/2208959
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208953
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208955
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2208959
34) 
35) 
CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
 
A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das
redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing
gradient problem).
Certo
Errado
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FGV - ACE (TCE TO)/TCE TO/Tecnologia da Informação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Ao analisar um grande volume de dados, João encontrou algumas anomalias, por exemplo: pessoas
com mais de 200 anos de idade e salário de engenheiro menor que salário de pedreiro.
A operação de limpeza da fase de preparação de dados para tratar os pontos extremos existentes em
uma série temporal a ser executada por João é:
a) Normalização;
b) Discretização;
c) Classificação;
d) Tratamento de outlier;
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36) 
37) 
e) Redução de dimensionalidade.
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Marinha - QT (Marinha)/Marinha/Informática/2022
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O Chefe do Departamento de Treinamento de Modelos de I.A de determinado Banco de
Investimento recebe em sua sala cinco cientistas de dados (cada um com um diferente modelo treinado
e desenvolvido) e verifica que todos eles possuem a mesma queixa: o comprometimento da capacidade
de generalização em decorrência da problemática do overfitting. Cada opção abaixo representa um
modelo desenvolvido e a respectiva proposta de ·solução de um dos cientistas de dados. Assim assinale
a opção com a proposta INCORRETA.
a) Regressão Linear Composta. Retirar penalidade LASSO do modelo.
b) Regressão Logística. Reduzir número de variáveis explicativas.
c) Rede Neural Artificial. Aplicar técnica de early stopping.
d) Rede Neural Artificial. Reduzir a quantidade de camadas de neurônios.
e) Random Forest. Aumentar número de árvores de decisão.
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Marinha - QT (Marinha)/Marinha/Informática/2022
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O Departamento Secreto X da Marinha do Brasil se deparou com um conjunto de casos nos quais a
etapa de pré-processamento foi crucial para o bom funcionamento dos diferentes sistemas que usam
algoritmos de Aprendizado de Máquina. Assinale a opção que corresponde ao uso da correta tarefa de
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preparação de dados, dentre os diferentes contextos ( case) apresentados, segundo o processo KDD
descrito por Goldschmidt (2015).
a) Picos no sistema interno da Fragata Tango fazem com que os radares detectem distâncias erradas,
multiplicadas por altíssimo fator de erro, que faz o valor da distância fugir de um intervalo de valor
plausível. Um algoritmo de remoção de outlier foi desenvolvido para remover amostras com ordens de
grandeza anômalas. Neste caso, a tarefa de redução de dados vertical foi aplicada.
b) O Sistema de Monitoramento de Caças da Aviação Naval registrou um grande conjunto de dados e
foi verificada uma elevada quantidade de pares de variáveis com correlações extremamente próximas
a 100% (como a observada entre a quantidade de combustível consumido e a distância percorrida).
Neste caso, aplicou-se o algoritmo de PGA (Principal Component Analysis).
c) O Sistema "PrevSaude" foi desenvolvido utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina com o
objetivo de prever as condições de saúde de diferentes militares. Foi aplicada uma amostragem sobre
a grande população inicial de indivíduos mantendo-se a proporção em relação à faixa etária por meio
do método de redução de dados vertical.
d) O Sistema "PrevSaude" foi desenvolvido utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina com o
objetivo de prever as condições de saúde de diferentes militares e uma das tarefas de pré-
processamento utilizada foi a codificação que considera militares casados representados por "0001",
militares solteiros ou divorciados como "0010", militares viúvos como "0100" e outros como "1000".
Neste caso, o tipo de codificação aplicado foi binário por temperatura.
e) Antes do fornecimento de dados à rede neural profunda para detecção de misseis, foi aplicado o
algoritmo no qual cada distância foi subtraída da média amostral e dividida pela variância amostral.
Desse modo, a tarefa de pré-processamento utilizada foi de enriquecimento de dados.
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FGV - AJ TRT13/TRT 13/Apoio Especializado/Tecnologia da Informação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
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38) 
39) 
O sckit-learn suporta o processamento de algoritmos de aprendizado de máquina do tipo
supervisionado como, por exemplo,
a) o SVM e a clusterização.
b) o BIRCH e o vizinho mais próximo.
c) o PCA e os gaussian mixture models.
d) o naive bayes e as árvores de decisão.
e) o modelo cúbico e a densidade estimada.
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FGV - AJ TRT13/TRT 13/Apoio Especializado/Tecnologia da Informação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Analise o script abaixo from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from
sklearn.cluster import KMeans
Data = {'x':
 
[36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,49,50,36,34,43,46,40,42,52,47],'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,26,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
 
df = DataFrame(Data,columns=['x','y'])
m = KMeans(n_clusters=3).fit(df)
d = m.cluster_centers_
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plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype(float),
s=100, alpha=0.5)
plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*')
plt.grid()
plt.show()
O resultado da execução é
 
 
As estrelas indicam
a) componentes principais.
b) centros de voronoi.
c) covariâncias.
d) centroides.
e) clusteres.
40) 
41) 
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IADES - Prof (UnDF)/UnDF/Matemática/Ciência de Dados/2022
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Considerando uma rede neural, assinale a alternativa que corresponde à unidade central que realiza
os processamentos na propagação dos sinais.
a) Neurônio artificial
b) Camada de saída
c) Bias
d) Pesos
e) Sinapses
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IADES - Prof (UnDF)/UnDF/Metodologias e Técnicas da Computação/2022
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Redes treinadas por grandes grupos de pesquisa, como Google, é comum que elas sejam
disponibilizadas publicamente para que outros pesquisadores possam utilizálas ou adaptá-las para outros
fins. Muitas vezes, sem esse compartilhamento, seria impossível para a maioria das pessoas, ter acesso
aos mesmos recursos computacionais para alcançar os mesmos resultados. Sendo assim, é possível
retreinar essas redes com datasets de outros contextos, tendo como ponto de partida a mesma
arquitetura e os mesmos parâmetros disponibilizados ao público inicialmente. Essa técnica de
treinamento é conhecida como
a) quasi-Newton.
b) paralelismo.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2327312
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2329111
42) 
c) força bruta.
d) transferência de aprendizado.
e) levenberg-Marquardt.
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FUNDATEC - Tec Sup (AGERGS)/AGERGS/Engenharia/Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Sobre os modelos de aprendizagem de máquina supervisionada, analise as assertivas abaixo e
assinale a alternativa correta.
 
I. Em modelos de aprendizado de máquina do tipo classificação a ideia é prever variáveis
categóricas, e numéricas.
 
II. Um exemplo básico de aprendizado de máquina supervisionado por classificação é o uso da
regressão logística.
 
III. Os modelos de regressão não buscam encontrar como uma variável se comporta na medida em
que outra variável sofre oscilações.
 
IV. Nos modelos de aprendizagem de máquina supervisionado, não temos uma variável específica a
ser respondida, pois estamos apenas buscando encontrar os indivíduos, itens ou elementos
semelhantes
a) Todas estão corretas.
b) Todas estão incorretas.
c) Apenas II está correta.
d) Apenas I e II estão corretas.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2404042
43) 
44) 
e) Apenas III e IV estão corretas.
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FUNDATEC - Tec Sup (AGERGS)/AGERGS/Engenharia/Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Podemos afirmar que uma árvore de decisão sofreu overfitting, quando ocorrer:
a) erro validação (h) > erro treinamento (h)
b) erro validação (h) - erro treinamento (h) > limiar determinado
c) erro treinamento (h) = 0
d) erro validação (h)/erro treinamento (h) < 1
e) erro do treinamento (h) / erro de validação (h) / 100
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FUNDATEC - Tec Sup (AGERGS)/AGERGS/Engenharia/Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Sobre Machine Learning, é correto afirmar que:
a) Podemos considerar correlação como sendo positiva, negativa e atemporal.
b) Na correlação atemporal, não há relação entre todas as variáveis.
c) Na correlação negativa, quando o valor de uma variável aumenta, as outras variáveis também
sobem.
d) A causalidade de um modelo de Machine Learning está diretamente relacionada ao volume
interpretado do arquivo delta.
e) Um dos motivos pelo qual é difícil interpretar os coeficientes angulares produzidos pelo processo
de regressão linear é porque correlação não implica em causalidade.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2404043
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2404044
45) 
46) 
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FUNDATEC - Tec Sup (AGERGS)/AGERGS/Engenharia/Dados/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Para minimizar o erro de estimação de um valor contínuo baseado em um conjunto de atributos, o
algoritmo mais adequado para o problema é:
a) AGNES – Aglomerative Nesting.
b) Naïve Bayes.
c) Árvore de sinergia.
d) Regressão linear.
e) K-means.
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AOCP - PEBTT (IFF)/IFF/Engenharia/Computação/2022
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Sobre a lógica fuzzy e seus conceitos, assinale a alternativa correta.
a) Conjuntos fuzzy são definidos para representar informações vagas ou imprecisas em que um
elemento pode pertencer a dois conjuntos aparentemente disjuntos.
b) O grau de pertinência em lógica fuzzy indica se um nó pertence ou não a um conjunto de
soluções.
c) O grau de pertinência em lógica fuzzy indica se um nó pertence ou não ao caminho em um
processo de busca.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2404049
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2621277
47) 
48) 
d) Em lógica fuzzy, há uma fronteira bem definida entre a pertinência ou não de um elemento a um
conjunto.
e) Em lógica fuzzy, o grau de pertinência de um elemento a um conjunto é sempre dividida de forma
igualitária.
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CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Ciência de Dados/2021
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item a seguir, referentes a conceitos e especificidades de MDM (master data management).
 
A grande diferença entre algoritmos fuzzy matching e stemming reside no fato de que, enquanto o
primeiro combina palavras com a mesma raiz linguística, o segundo trabalha com semelhanças de
ortografia.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - AF (SEFAZ CE)/SEFAZ CE/Tecnologia da Informação da Receita
Estadual/2021
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
 
Aplicações de reconhecimento de voz fazem a transcrição de um áudio para texto diretamente, sem a
necessidade de nenhum modelo intermediário.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1628709
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1718788
49) 
50) 
Certo
Errado
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SELECON - Prof (Pref LRV)/Pref L do Rio Verde/Informática/2021
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A correta definição do termo “inteligência artificial” é tratar-se de:
a) uma tecnologia que interliga uma rede de computadores conectando dispositivos, pessoas e até
animais através da nuvem
b) uma tecnologia que visa facilitar o trabalho com marketing digital, ao mesmo tempo em que traz
mais eficiência e otimiza os processos dessa estratégia, aumentando as chances de sucesso
c) um sistema de identificação que permite rastrear e categorizar itens ou dispositivos, por meio da
internet
d) uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem
o comportamento humano em atividades específicas
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IBADE - Prof (Vila Velha)/Pref Vila Velha/Tecnologias Educacionais/2020
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de InteligênciaArtificial
A Inteligência Artificial não está presente apenas nos filmes, centros de pesquisas ou empresas de
tecnologia, mas em nosso cotidiano, à nossa porta.
 
Os estudos e aplicações de IA visam aprimorar a computação cognitiva, por meio do desenvolvimento de
algoritmos que permitam às máquinas adquirirem capacidades antes apenas atribuídas a seres humanos,
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1913444
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1224796
51) 
tais como, a resolução de problemas, a compreensão da linguagem natural das conversações, a visão, a
apreensão e a interpretação de conteúdo. (https://www.ibm.com )
 
A ideia de IA com potencial de substituir o ser humano ou de automatizar determinadas atividades é,
mais propriamente, uma visão desta última década, substituída pelo desenvolvimento de aplicações que
ampliam ou complementam as habilidades cognitivas do homem, o que é denominado de:
a) inteligência ampliada.
b) sistema complexo.
c) tecnologia alterada.
d) algoritmo adaptado.
e) linguagem diferenciada.
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Instituto AOCP - Cie D (MJSP)/MJSP/Big Data/2020
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) pode ser aplicada hoje em diferentes áreas. Uma dessas áreas é a de
análise de dados que, dependendo do contexto, refere-se a uma grande quantidade de possíveis
operações de dados, às vezes específicas de determinados setores ou tarefas. Sabendo disso, assinale a
alternativa que apresenta corretamente as quatro grandes categorias do processo de análise de dados
com o uso da IA.
a) Carga, correção, transformação e uso.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1376708
52) 
b) Identificação, transformação, apresentação e decisão.
c) Triagem, carga, limpeza e apresentação.
d) Processamento, modelagem, triagem e apresentação.
e) Transformação, limpeza, inspeção e modelagem.
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CESGRANRIO - PTNS (TRANSPETRO)/TRANSPETRO/Análise de Sistemas/Processos de
Negócios/2018
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Sistemas especialistas ocupam lugar privilegiado na área de Inteligência Artificial, mesmo com o
avanço de outras áreas. Esses sistemas capturam conhecimento tácito de especialistas e podem ser
utilizados em processos complexos de tomada de decisão como, por exemplo, diagnósticos médicos.
NÃO é característica dos sistemas especialistas
a) lidar com incerteza.
b) manipular informações simbólicas.
c) avaliar relacionamentos complexos.
d) contemplar hipóteses múltiplas e simultâneas.
e) operar em domínios abrangentes do conhecimento.
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COCP IFMT - PEBTT (IF MT)/IF MT/Informática/2018
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/638971
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1110592
53) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Em seu site institucional, a Gartner Group afirma que “a inteligência artificial (IA) gera valor com
base nos resultados de negócios em torno da experiência do cliente, redução de custos e geração de
receita. Os CIOs de sucesso entendem que os aplicativos de IA são mais do que projetos técnicos e
táticos - e que a aplicação da IA como uma capacidade tecnológica pode possibilitar novas oportunidades
e ajudar a atingir as metas de negócios”. Tais aplicações, incluindo os Sistemas de Apoio à Decisão
(SAD) utilizam de diversas tecnologias de IA para entregar resultados a gestores. Das sentenças a seguir,
qual não corresponde corretamente a um tipo de sistema especialista:
a) Os sistemas especialistas procuram através de suas bases de conhecimento formular conclusões
denominadas mecanismos de inferência que “dispara” as regras relacionadas aos fatos que o usuário
reuniu e inseriu.
b) Baseado em regras imprecisas, os sistemas especialistas baseados em lógica fuzzy utilizam valores
aproximados e subjetivos para criar escalas de valores. Utilizada para apresentar soluções para
problemas difíceis de representar na lógica tradicional SE_ENTÃO.
c) Os sistemas especialistas baseados em Redes Neurais são utilizados para resolver problemas
específicos e bem delineados. Eles são programados para funcionar mudando e reorganizando suas
partes componentes, por meio de processos, como reprodução, mutação e seleção natural de seus
neurônios.
d) Os sistemas especialistas baseados em Agentes Inteligentes são programas que trabalham sem a
intervenção humana direta, em grandes quantidades de informação, executando tarefas específicas,
repetitivas e previsíveis para um único usuário, processo de negócio ou software de aplicativo.
e) Sistemas com Raciocínio Baseado em Casos é um tipo de sistema especialista que utiliza das
experiências passadas feitas por especialistas humanos e que foram armazenadas em um banco de
54) 
55) 
dados, para solucionar novos casos com características semelhantes. Soluções de sucesso são
anexadas ao novo caso e armazenadas para se tornar, também, fonte de consulta futura.
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QUADRIX - Ana (CFO)/CFO/Desenvolvimento de Sistemas de Informação/2017
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item que se segue acerca de engenharia de software e inteligência computacional.
 
Inteligência computacional é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas
dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/1055760
QUADRIX - Ana (CFO)/CFO/Desenvolvimento de Sistemas de Informação/2017
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item que se segue acerca de engenharia de software e inteligência computacional.
 
São exemplos de técnicas de inteligência computacional os algoritmos genéticos, as redes neurais e a
lógica nebulosa (fuzzy).
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/1005639
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1055759
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1055760
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1005639
56) 
57) 
IESES - Ass (CRC SC)/CRC SC/Jurídico/2015
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Uma linguagem de programação é um conjunto de convenções e regras que especificam como
instruir o computador a executar determinadas tarefas. Os sistemas que utilizam mecanismos da área da
Inteligência Artificial, como por exemplo, sistemas especialistas são denominados de:
a) Linguagem de montagem.
b) Linguagem orientada ao usuário.
c) Linguagem em nível de máquina.
d) Linguagem do conhecimento.
www.tecconcursos.com.br/questoes/1876526
Instituto Verbena - Tec (UEAP)/UEAP/Laboratório/Engenharia de Produção/2014
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
São exemplos de inteligência artificial (AI) utilizados em sistemas de informação:
a) Lógica fuzzy, redes neurais e algoritmos genéticos.
b) RFID, CRM e ERP.
c) Datamining, drill-down e banco de dados.
d) Bluetooth, Wi-Fi e internet.
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CEBRASPE (CESPE) - Temp NS (MPOG)/MPO/Atividade Técnica de Complexidade
Intelectual/Tecnologia da Informação/2013
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1876526
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/1547451
58) 
59) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
Julgue o item, a respeito dos conceitos de inteligência computacional.
 
Um dos modelos de garimpagem de dados que pode ser utilizado na fase de análise é a agregação, que
tem por objetivo calcular a probabilidade de uma amostra desconhecida pertencer a cada uma das
classes possíveis, isto é, predizer a classe mais provável.
Certo
Errado
www.tecconcursos.com.br/questoes/222453
CESGRANRIO - PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Análisede Sistemas/Processos de
Negócio/2012
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Conceitos Iniciais e Gerais de Inteligência Artificial
A construção de sistemas de informação com técnicas de inteligência artificial refere-se, muitas
vezes, à tendência de as pessoas pensarem em certos objetos ou máquinas como se esses tivessem
características humanas.
Essa tendência é denominada
a) autorreplicação
b) antropomorfismo
c) personalização
d) polimorfismo
e) interação
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/222453
60) 
www.tecconcursos.com.br/questoes/2779836
CESGRANRIO - TPP (IPEA)/IPEA/Ciência de Dados/2024
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar
instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de
agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento
é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem
ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias
em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção
científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar
um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode
ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
 
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?
a) Agglomerative Hierarchical Clustering
b) Principal Component Analysis (PCA)
c) Linear Regression Clustering
d) k-DBSCAN Clustering
e) L-Means Clustering
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CESGRANRIO - TPP (IPEA)/IPEA/Desenvolvimento de Sistema/2024
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2779836
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2780405
61) 
62) 
Admita que a área de desenvolvimento de softwares do Ipea está confeccionando um aplicativo
responsivo de Machine Learning (ML) usando o Bootstrap, de modo a melhorar a apresentação das
planilhas que mostram os vínculos de trabalho das pessoas do setor público. Qual algoritmo de conjunto
deve ser utilizado para incrementar a estabilidade desse aplicativo de ML?
a) Protocol
b) Collection
c) Bootstrap Kurbenete
d) Bootstrap Initialization
e) Bootstrap Aggregating
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CESGRANRIO - TPP (IPEA)/IPEA/Desenvolvimento de Sistema/2024
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
O aprendizado supervisionado envolve treinar um modelo em um conjunto de dados rotulado, em
que o algoritmo aprende a mapear características de entrada para rótulos de saída correspondentes.
Esse processo permite que o modelo faça previsões sobre novos dados não vistos. Uma tarefa típica de
aprendizado supervisionado é a regressão.
 
É um exemplo de tarefa de regressão em aprendizado de máquina a
a) classificação de e-mails como spam ou não spam, com base em várias características, como
conteúdo, informações do remetente e estrutura do e-mail.
b) classificação de sentimento em positivo, negativo ou neutro a partir de um texto, como avaliação
de clientes, postagem em mídias sociais ou comentários.
c) detecção de atividades fraudulentas em transações financeiras, classificando-as como legítimas ou
suspeitas com base em padrões de transação e comportamento do usuário.
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63) 
64) 
d) rotulação de um paciente como portador ou não de câncer, com base em características como
marcadores genéticos, histórico do paciente e resultados de testes diagnósticos.
e) estimativa do consumo futuro de energia para uma região ou setor específico, com base em
padrões de uso históricos, indicadores econômicos e fatores ambientais.
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CESGRANRIO - TPP (IPEA)/IPEA/Desenvolvimento de Sistema/2024
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Em um projeto de ciência de dados para análise preditiva no setor bancário, um cientista de dados
precisa escolher tecnologias de aprendizado de máquina adequadas para classificar clientes com base no
risco de inadimplência.
 
Considerando-se a intenção de lidar com dados não linearmente separáveis por meio do uso de um
kernel, qual é o algoritmo mais adequado para essa tarefa?
a) Análise de Componentes Principais
b) Árvore de Decisão
c) K-Means
d) Máquina de Vetores de Suporte
e) Regressão Logística
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FGV - Aud Est (CGE SC)/CGE SC/Ciências da Computação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Sobre a divisão e tratamento de dados, assinale a afirmativa correta.
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a) Os dados coletados podem ser de três tipos: numéricos, texto e imagem; assim, os algoritmos de
aprendizagem de máquina são capazes de lidar com todos os tipos de dados, bastando que os dados
sejam transformados para dados contínuos utilizando técnicas como interpolação.
b) Média da coluna, interpolação de vizinhos mais próximos, moda da coluna, vizinhos mais próximos
(KNN) e valor aleatório são métodos para tratamento de dados faltantes, ou seja, atributos não
preenchidos na base de dados.
c) Validação cruzada é um método de divisão dos dados em que os dados são divididos por k partes
em que, a cada rodada, uma das partes é o conjunto de teste e o restante é utilizado para treino; a
divisão dos conjuntos estratificada para validação cruzada não é aconselhada caso o valor de k seja
igual a 10.
d) O método de divisão de dados leave-one-out (deixando um de fora) aproveita o máximo dos
dados, pois todos os dados, com exceção de um item, são utilizados para treinar a cada execução;
essa configuração é a mais utilizada para algoritmos custosos de aprendizado de máquina como as
redes neurais profundas.
e) A divisão dos dados em 3 conjuntos (treino, validação e teste) é bastante comum para avaliação
de algoritmos com muitos parâmetros, como as redes neurais; o conjunto de validação funciona como
um conjunto de avaliação de parâmetros e é utilizado para confirmar se o algoritmo encontrou o
máximo global.
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FGV - Aud Est (CGE SC)/CGE SC/Ciências da Computação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
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65) 
66) 
Considere o algoritmo K-Means. Suponha os seguintes pontos: x1=(1,2,5); x2=(3,4,2); x3=(9,5,3);
x4=(7,6,1); x5=(2,3,5); x6=(8,7,2). Escolha x1 e x4 como centros iniciais.
Assinale a opção que apresenta corretamente os pontos em que seriam formados os grupos após a
primeira iteração e quais seriam os novos centros.
a) Grupo 1: {x1, x3, x5}, Grupo 2: {x2, x4, x6}. Centros: c1= (4,3,4), c2 = (6,5,1).
b) Grupo 1: {x1, x2}, Grupo 2: {x3, x4}, Grupo 3: {x5, x6}. Centros: c1=(2,3,3), c2 = (8,5,2) , c3 =
(5,5,3).
c) Grupo 1: {x1, x2, x5}, Grupo 2: {x3, x4, x6}. Centros: c1= (2,3,4), c2 = (8,6,2).
d) Grupo 1: {x1, x2, x3}, Grupo 2: {x4, x5, x6}. Centros: c1= (4,3,3), c2 = (5,5,2).
e) Grupo 1: {x2, x3, x5}, Grupo 2: {x1, x4, x6}. Centros: c1= (4,4,3), c2 = (5,5,2).
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FGV - ATRFB/SRFB/Geral/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
O objetivo principal do uso de técnicas de Agrupamento (Clustering) em Análise de Dados é dividir
um grande conjunto de dados em subconjuntos, agrupando elementos similares em categorias distintas.
 
Assinale a opção que indica o tipo de algoritmo que não se enquadra nessa descrição.
a) K-Means.
b) Gaussian Mixture Models (GMM).
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67) 
c) DBSCAN.
d) K-Medoids.
e) RegressãoLinear.
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FGV - ATRFB/SRFB/Geral/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Processamento de Linguagem Natural (IA)
No contexto do desenvolvimento de chatbots baseados em prompt textuais, uma habilidade
importante é a resolução de ambiguidades, visando à compreensão completa do texto.
 
Assinale a técnica de NLP adequada nesse tipo de desenvolvimento.
a) Processamento de Voz.
b) Reconhecimento de Imagem.
c) Aprendizado de Máquina.
d) Análise Semântica.
e) Tokenização.
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CESGRANRIO - Esc BB/BB/Agente de Tecnologia/2023
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68) 
69) 
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Sabendo que existe, na organização em que trabalha, uma base de dados formada por uma grande
tabela que contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano indicando se um cliente possuía ou
já tinha possuído cada produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em
grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina.
 
Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
a) independente
b) não supervisionado
c) por recompensa
d) por reforço
e) supervisionado
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Instituto Consulplan - Ana Tec (MPE BA)/MPE BA/Sistemas de Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
A necessidade de estar em constante aprimoramento das organizações transcendeu do objetivo de
conhecer seu ambiente para predizer e prescrever por meio de modelos. Sobre modelos preditivos e
prescritivos, assinale a afirmativa correta.
a) A modelagem preditiva é baseada somente em uma única instância de dados.
b) Modelos preditivos não podem oferecer embasamento para tomadas de decisões de organizações.
c) A maior desvantagem da modelagem prescritiva é que ela não disponibiliza mecanismos de
feedback para buscar recomendações de melhoria.
d) Uma grande característica dos modelos prescritivos é que eles utilizam somente estatística para
basear decisões, tornando, dessa forma, as estratégias das empresas mais eficientes.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2401847
70) 
71) 
e) Os modelos preditivos podem ser definidos como modelos que identificam padrões e relações em
dados e, dessa forma, oferecem uma previsão do assunto desejado, apresentando possibilidades
futuras.
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Instituto Consulplan - Ana Tec (MPE BA)/MPE BA/Sistemas de Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Ainda que aprendizagem de máquina seja uma ferramenta poderosa para a aquisição automática de
conhecimento, deve ser observado que não existe um único algoritmo que apresente o melhor
desempenho para todos os problemas. Sobre os algoritmos empregados na aprendizagem de máquina,
quando o desenvolvedor ajusta muito bem um algoritmo de aprendizado, ou os seus parâmetros, para
otimizar o seu desempenho em todos os exemplos disponíveis ocorre:
a) Poda.
b) Overfitting.
c) Overturning.
d) Completude.
e) Prevalência de classe.
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FGV - FTE (SEFAZ MT)/SEFAZ MT/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Sobre algoritmos de clusterização, analise as afirmativas a seguir.
 
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2401848
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2448099
72) 
I. Os resultados de um algoritmo de clusterização baseados em grafo são normalmente mostrados
como um dendrograma.
 
II. Os métodos baseados em densidade são adequados para descobrir clusters com forma arbitrária,
tais como elíptica, cilíndrica ou espiralada.
 
III. K-Means e K-Medoids são algoritmos de clusterização aglomerativa que dividem a base de dados
em k-grupos, onde o número k é dado pelo usuário.
 
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.
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CEBRASPE (CESPE) - Ana Reg (AGER MT)/AGER MT/Ciências da Computação e Sistemas de
Informação/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Em machine learning, quando algoritmos de aprendizado de máquina são usados para analisar e
agrupar conjuntos de dados não rotulados, de forma tal que os algoritmos descobrem padrões ocultos
sem a necessidade de intervenção humana, usa-se a forma de aprendizado do tipo
a) não supervisionado.
b) supervisionado.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2450376
73) 
74) 
c) over fitting.
d) under fitting.
e) classificação.
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FUNDATEC - Ana Sist (BRDE)/BRDE/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Grupos com um (ou poucos) exemplares são inicialmente formados e, iterativamente, recebem mais
exemplares, localizados na vizinhança do grupo, e crescem até que um limiar seja atingido. O algoritmo
DBSCAN é um dos representantes desta categoria. Esse exemplo descreve a tarefa de agrupamento
(clustering) denominada estratégia baseada em:
a) Densidade.
b) Partição.
c) Hierarquia top-down.
d) Hierarquia botton-up.
e) Vizinhança.
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FUNDATEC - Ana Sist (BRDE)/BRDE/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Analise as assertivas a seguir sobre o algoritmo K-NN (k-vizinhos mais próximos):
 
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2468328
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2468338
75) 
I. A distância de cosseno é a métrica mais comumente utilizada, pois possui a propriedade de
representar a distância física entre dois pontos em um espaço d-dimensional. A representação é
realizada através de uma linha contínua entre os dois exemplares, que no espaço d-dimensional
forma um triângulo e, então, a distância de cosseno é o cálculo da hipotenusa desse triângulo.
 
II. A classificação de um exemplar, cuja classe é desconhecida, é realizada a partir da comparação
desse exemplar com aqueles que possuem uma classe conhecida. O princípio do algoritmo é
armazenar o conjunto de treinamento e realizar comparações entre o exemplar de teste e os
exemplares armazenados a cada vez que um exemplar de teste é armazenado.
 
III. O processamento do algoritmo é extremamente rápido, independentemente da quantidade de
exemplares do conjunto de dados de treinamento. Trata-se de um estilo de processamento
conhecido como naive evaluation (avaliação ingênua), já que não há um trabalho prévio de indução
do modelo.
 
Quais estão corretas?
a) Apenas I.
b) Apenas II.
c) Apenas III.
d) Apenas I e II.
e) I, II e III.
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FUNDATEC - Ana Sist (BRDE)/BRDE/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Analise as assertivas abaixo sobre o algoritmo Naive Bayes:
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2468339
 
I. Trata-se de um classificador que se baseia na probabilidade de cada evento ocorrer,
desconsiderando a correlação entre features. Isso significa que se o valor de um atributo exerce
algum efeito sobre a distribuição de classes existentes no conjunto, esse efeito é independente dos
valores assumidos por outros atributos e de seus respectivos efeitos sobre a mesma distribuição de
classe.
 
II. Em um processo de classificação no qual um exemplar com rótulo desconhecido seja
apresentado ao classificador, o algoritmo tomará a decisão sobre a qual classe o exemplar deve estar
associado, por meio do cálculo de probabilidades condicionais, ou seja, as probabilidades de ele
pertencer a cada uma das classes existentes no conjunto de dados de treinamento.
 
III. Uma aplicação que pode se beneficiar do uso do algoritmo Naive Bayes é identificar se um
determinado e-mail é um spam ou não.
 
Quais estão corretas?
a) ApenasI.
b) Apenas II.
c) Apenas III.
d) Apenas I e II.
e) I, II e III.
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Instituto Consulplan - ASist (CRF MG)/CRF MG/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2473858
76) 
77) 
“Trata-se de um algoritmo capaz de construir modelos de grande poder preditivo utilizando dados de
alta dimensão, cuja ideia principal é buscar em espaços de alta dimensão pelo hiperplano ótimo e que a
margem entre dois objetos de classes diferentes seja máxima. Para tanto, ele utiliza vetores suporte e a
margem é determinada utilizando tais vetores.” As informações referem-se ao algoritmo utilizado no
aprendizado de máquina conhecido como:
a) SVM.
b) Bagging.
c) AdaBoost.
d) Random Forest.
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CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de
modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de
entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item
a seguir.
A matriz de confusão permite avaliar o desempenho de um modelo de classificação a partir da frequência
de erros e acertos.
Certo
Errado
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https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2536086
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2536088
78) 
79) 
CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de
modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de
entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item
a seguir.
A regressão logística utiliza variáveis independentes categóricas para prever uma variável lógica ou
booliana.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de
modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de
entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item
a seguir.
A medida de confiança de uma regra de associação é calculada pela frequência com que tal regra
aparece em transações individuais na base de dados transacional.
Certo
Errado
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2536089
80) 
81) 
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CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de
modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de
entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item
a seguir.
Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como
atributos previsores e atributos alvo ou meta.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de
modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de
entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item
a seguir.
As técnicas de agrupamento têm por objetivo fazer a previsão de um atributo alvo a partir do
agrupamento de dados que compartilhem padrões semelhantes.
Certo
Errado
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https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2536093
82) 
83) 
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QUADRIX - Tec Inf (CRM MG)/CRM MG/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
O tipo de aprendizagem de máquina que se baseia em dados preparados para treinamento, quando
se sabe o desfecho de cada registro do conjunto de dados, em geral previamente rotulados por um
especialista, é a aprendizagem
a) supervisionada.
b) não supervisionada.
c) por reforço.
d) aleatória.
e) flexível.
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FUNDATEC - ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas
características.
 
Coluna 1
 
1. Aprendizado Supervisionado.
 
2. Aprendizado Não Supervisionado.
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3. Aprendizado Profundo.
 
Coluna 2
 
( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo
com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-
determinado a priori.
 
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por
exemplo, gerando agrupamentos de dados.
 
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias
camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
 
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco
camadas): entrada, saída e oculta.
 
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
a) 3 – 1 – 2 – 2.
b) 1 – 2 – 3 – 3.
c) 2 – 3 – 1 – 2.
d) 2 – 1 – 3 – 1.
e) 3 – 2 – 2 – 1.
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84) 
85) 
FUNDATEC - ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Estatística pode ser utilizada para avaliar o resultado de modelos de mineração de dados e
aprendizado de máquina. Assinale a alternativa que contém, respectivamente, a hipótese nula e a
hipótese alternativa para uma aplicação de um modelo de regressão.
a) Nula, a variável não afeta o resultado porque o seu coeficiente é zero. Alternativa, a variável afeta
o resultado porque o seu coeficiente não é zero.
b) Nula, o algoritmo X não produz uma melhor recomendação do que o algoritmo atual. Alternativa,
o algoritmo X produz uma melhor recomendação do que o algoritmo atual.
c) Nula, a variável não afeta o resultado porque o seu coeficiente é x2. Alternativa, a variável afeta o
resultado porque o seu coeficiente é infinito.
d) Nula, o modelo X não produz uma melhor predição do que o algoritmo atual. Alternativa, o
algoritmo X produz uma melhor predição do que o algoritmo atual.
e) Nula, o algoritmo X prediz melhor que o algoritmo existente. Alternativa, o algoritmo X não prediz
melhor do que o algoritmo existente.
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FUNDATEC - ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means:
 
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um
valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com
relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de
atributos de cada grupo.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2555117
86) 
 
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
 
III. K-means é um método para definir agrupamentos.Uma vez que os agrupamentos e os seus
centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância
do objeto do centroide mais próximo.
 
Quais estão corretas?
a) Apenas II.
b) Apenas I e II.
c) Apenas I e III.
d) Apenas II e III.
e) I, II e III.
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FUNDATEC - ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Para evitar overfitting, uma prática comum é randomicamente dividir a base de dados em N
conjuntos de dados de tamanhos aproximadamente iguais. O modelo é treinado com N-1 conjuntos e
testado com o restante. Uma medida de erro é obtida. Esse processo é repetido um total de N vezes
através das várias combinações dos N conjuntos de dados. Por fim, calcula-se a média de validação dos
N experimentos para se obter a estimativa de erro. Qual é o nome dessa técnica descrita e utilizada para
avaliar modelos de aprendizado de máquina?
a) Coeficiente de determinação (R2).
b) Validação cruzada k-fold.
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87) 
c) Curvas de complexidade.
d) Medida F (F1).
e) Curvas de aprendizado.
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VUNESP - APPGG (Pref SP)/Pref SP/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Análise de Agrupamentos ou Clusters é um conjunto de técnicas com o objetivo principal de
identificar entidades com características similares.
 
Sobre análise de clusters e as técnicas de agrupamento, assinale a alternativa correta.
a) K-Means é um algoritmo de agrupamento que possui a vantagem de não usar um número
predeterminado de grupos.
b) Os grupos (clusters) são formados de maneira a minimizar a similaridade intragrupo e maximizar a
similaridade intergrupos.
c) O método K-Means é um método de agrupamento hierárquico.
d) No agrupamento de K-Means, resultados produzidos pela execução do algoritmo a partir de
diferentes centroides iniciais de dados são sempre os mesmos.
e) Os métodos hierárquicos chamados de bottom-up diferenciam-se dos métodos do tipo top-down
por formarem inicialmente grupos com o mínimo de distância interna possível.
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VUNESP - ATI (TJ RS)/TJ RS/Análise de Suporte/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2579718
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2585362
88) 
89) 
O aprendizado supervisionado é um dos tipos de aprendizado de máquina no qual se trabalha com
dados já rotulados.
 
Assinale a alternativa que descreve corretamente o que são os dados rotulados.
a) Dados em que cada coluna de números é acompanhada por uma coluna de strings (rótulos).
b) Dados que já possuem a resposta a ser prevista.
c) O rótulo é utilizado nesses dados como uma garantia que todos os dados são do mesmo tipo (p.
ex. int, float, string).
d) São dados em que as colunas possuem nomes.
e) São dados ordenados conforme um filtro estabelecido.
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VUNESP - TTI (TJ RS)/TJ RS/Programador/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Sobre aprendizado de máquina e uso de assistentes virtuais, comumente chamados de chatbots,
assinale a alternativa correta.
a) Chatbots baseados em regras são os mais avançados em termos de tecnologia na área.
b) Chatbots baseados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) ainda não possuem uma
técnica para solução de ambiguidades.
c) Chatbots baseados em recuperação textual usam algoritmos de aprendizado de máquina e
técnicas de aprendizado profundo.
d) Não é possível fazer uso de chatbot em infraestrutura de computação em nuvem.
e) Chatbots que usam o modelo generativo são mais difíceis de serem construídos e treinados.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2586277
90) 
91) 
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CEBRASPE (CESPE) - AFM (Pref Fortaleza)/Pref Fortaleza/Administração/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
A fim de modernizar e se adaptar às demandas de um ambiente de negócios cada vez mais digital e
competitivo, a secretária de finanças de determinada organização pretende implementar uma área
especializada em dados para promover a inovação, melhorar a agilidade e a velocidade de resposta às
necessidades interna e externa bem como aumentar a eficiência e a produtividade do setor.
Considerando essa situação hipotética, julgue o item a seguir.
A aplicação de inteligência artificial por meio da técnica de aprendizado de máquina é uma das formas de
modernizar a secretaria de finanças em questão, mas, para tanto, será necessário substituir todos os
computadores pessoais por outro com sistema operacional mais moderno baseado em linguagem natural.
Certo
Errado
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Marinha - QT (Marinha)/Marinha/Informática/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Segundo Faceli (2021), assinale a opção INCORRETA referente à avaliação de modelos preditivos.
a) O uso das curvas de ROC são utilizados para avaliar classificadores em problemas não binários.
b) Na Análise AUC (Area Under ROC Curve), ao se comparar dois algoritmos, aquele que possuir AUC
mais próximo de 1 é considerado superior.
c) Testes de hipóteses para comparação de desempenho são recomendados quando os
desempenhos apresentados para outras métricas são equivalentes.
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2589019
https://www.tecconcursos.com.br/questoes/2599134
92) 
d) Dentre os métodos de amostragem para obter estimativas de desempenho podem ser utilizados:
validação cruzada, holdout e/ou bootstrap.
e) As medidas de erro mais comumente utilizadas para problemas de regressão são o erro
quadrático médio e a distância absoluta média.
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Marinha - QT (Marinha)/Marinha/Informática/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Segundo Grus (2016), os dois perigos comuns em aprendizagem de máquina são: o sobreajuste e o
subajuste. Sobre esses perigos, assinale a alternativa CORRETA.
a) O sobreajuste ocorre quando o modelo produzido não desempenha bem nem com os dados de
treino.
b) O subajuste ocorre quando o modelo produzido desempenha bem com os dados de treino, mas
não muito bem com dados novos.
c) Modelos que são muito complexos tendem ao sobreajuste e não lidam bem com dados além
daqueles com os quais foram treinados.
d) Uma boa prática é fazer uma divisão de dados testes/treinamento não apenas para avaliar um
modelo, mas também para escolher entre os vários modelos.
e) Uma prática ruim, ao comparar modelos, é fazer uma divisão de dados considerando uma terceira
parte para validação.
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CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (FUB)/FUB/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
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93) 
94) 
No que se refere a noções de algoritmos de aprendizado não supervisionado e Python aplicado a
analytics, julgue o item seguinte.
Nos algoritmos de aprendizagem de máquina não supervisionados, os dados de treinamento são
fornecidos sem rótulos e, nesse caso, o algoritmo deverá agrupar os dados de treinamento pelas
similaridades de seus atributos.
Certo
Errado
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CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Analise de Negócios/2023
TI - Desenvolvimento de Sistemas - Sistemas de Aprendizado de Máquina
Com relação a inteligência artificial, análise de dados e Big Data, julgue o item a seguir.
 
Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados de treinamento que
foram classificados manualmente, tenta aprender, a partir desses dados de treinamento, uma forma de
classificá-los, bem como de classificar novos dados, ainda não observados.
Certo
Errado
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