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Questões de concursos de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC369914 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, uma técnica importante, utilizada para estabilizar o treinamento e favorecer a convergência - especialmente ao lidar com camadas profundas -, é a normalização por camada,

FGV · 2025

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FC369915 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriormente, o cientista estima os atributos-alvo do conjunto X2. P

FGV · 2024

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FC369916 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos qu

FGV · 2024

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FC369917 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre as predições do modelo neural e os valores alvo preexistentes no conjunto de dados de treinamento. Com respeito

FGV · 2024

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FC369918 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Um dos principais objetivos dos algoritmos de aprendizado de máquinas é o de estabelecer um modelo que melhor descreva as relações entre variáveis de um conjunto de dados. Em algumas situações, ao serem treinados, os modelos ajustam-se dema

FGV · 2024

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FC369919 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A normalização numérica é utilizada para o tratamento de dados, especialmente quando o processamento é dificultado por conta de as características de instâncias estarem distribuídas em diferentes escalas e intervalos. Uma técnica comum de n

FGV · 2024

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FC369920 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Atualmente existem várias técnicas de aprendizado de máquina. A técnica que usa uma função que recebe como entrada um vetor de valores de atributos e retorna um único resultado como valor de saída, sendo que os valores de entrada e saída po

FGV · 2025

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FC369921 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Uma instituição financeira deseja implementar um sistema de detecção automática de fraudes em transações bancárias, com base em registros históricos rotulados como fraude e transação legítima. O objetivo é classificar novas transações em te

FGV · 2025

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FC369922 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Árvore de Decisão (AD) é um método de aprendizado supervisionado não paramétrico usado para tarefas de classificação e regressão que podem ser facilmente implementados Python 3.0 através da biblioteca scikit-learn versão 1.7. Com relação às

FGV · 2025

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FC369923 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Com relação às técnicas de redução de dimensionalidade, no contexto de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa. ( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por mei

FGV · 2025

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FC369924 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalid

FGV · 2024

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FC369925 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O método Karhunen-Loeve é amplamente utilizado na modelagem e solução de problemas específicos de aprendizado de máquina. O objetivo geral desse algoritmo em um conjunto de dados é

FGV · 2024

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FC369926 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O algoritmo de redução de dimensionalidade conhecido como Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) possui características importantes. Dada a escolha de um número k de componentes principais e um conjunto de da

FGV · 2024

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FC369927 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens. Sobre as características e as arquiteturas das CNNs, avalie as afirmativas a seguir. I. Uma camada que

FGV · 2025

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FC369928 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A biblioteca Python de código aberto que utiliza tensores de forma otimizada para aplicações de aprendizado profundo usando GPUs ou CPUs se chama

FGV · 2025

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FC369929 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O analista Pedro foi incumbido de aumentar a capacidade de processamento para o treinamento de redes neurais profundas (RNP) no MPU. Ele concluiu serem necessárias mais unidades de processamento (UP) com pleno suporte a números de ponto flu

FGV · 2025

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FC369930 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

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 neu

FGV · 2025

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FC369931 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A função sigmoide, cujo gráfico tem a forma de “S”, é uma das funções de ativação mais comumente usadas na construção de redes neurais. A sigmoide é definida como uma função estritamente crescente que exibe um equilíbrio elegante entre comp

FGV · 2025

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FC369932 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Redes neurais profundas revolucionaram áreas como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural, ao permitir a modelagem de padrões complexos por meio de múltiplas camadas ocultas. A respeito das redes neu

FGV · 2025

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FC369933 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina e podem ser classificadas em diferentes tipos, sendo usadas para distintos propósitos. O tipo de redes neurais que são bem-sucedidas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de padr

FGV · 2025

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FC369934 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O artigo Attention is All You Need (Vaswani et al., 2017) marcou uma ruptura no processamento de linguagem natural ao apresentar a arquitetura Transformer. Sua abordagem abriu caminho para a criação de modelos de grande escala, como BERT, G

FGV · 2025

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FC369935 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Com relação à área de visão computacional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa. ( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais

FGV · 2025

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FC369936 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Considere o código python a seguir. import torch from torch import nn, Tensor class CVMNet(nn.Module): def init(self, dim_in: int, dim_hidden: int, n_classes: int): super().init() self.i_layer = nn.Linear(dim_in, dim_hidden) self.h_

FGV · 2024

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FC369937 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

FGV · 2024

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