Na atividade de controle da Administração Pública, é necessário “... afastar as atividades de controle do agente a quem é atribuído o mister de executar outras funções, tendo em vista que, no regular exercício da função de controle, quem controla não deve executar, quem executa não deve controlar.”
Essa ponderação refere-se ao princípio orientador da atividade de controle da Administração Pública denominado

José, responsável pelo controle interno da Secretaria Municipal de Saúde do Município X, tomou conhecimento de diversas irregularidades praticadas por Antônio, gestor do almoxarifado da referida Secretaria.
As irregularidades praticadas por Antônio resultaram em significativos danos ao erário. No entanto, José, considerando o fato de Antônio ser parente próximo do prefeito municipal, não tomou qualquer medida para apurar os fatos e buscar ressarcimento ao erário.
Sobre a situação narrada, assinale a afirmativa correta.

Um deputado estadual apresentou projeto de Lei que alterava a Lei Orgânica do Tribunal de Contas (TCE) do respectivo Estado da Federação. A lei foi aprovada pela Assembleia Legislativa e sancionada pelo Governador do Estado.
Considerando a situação hipotética, assinale a afirmativa correta

O Tribunal de Contas do Estado do Rio de Janeiro (TCE-RJ) imputou débito ao prefeito de um município sob sua jurisdição por danos ao erário que, comprovadamente, decorreram de ações e omissões de sua responsabilidade. Os valores respectivos não foram recolhidos pelo agente político.
Considerando os fatos narrados e a natureza jurídica das decisões da Corte de Contas, assinale a afirmativa correta.

Large Language Models (LLMs) são um tipo de modelo IA projetado para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) em uma escala muito grande. Esses modelos são treinados com enormes quantidades de dados textuais e são capazes de entender e gerar texto em linguagem natural de forma altamente sofisticada.
Em relação aos Large Language Models (LLMs), como o GPT, a abordagem mais relevante para melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas em conversas prolongadas, entre as listadas, é

Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se ocupa da interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir que os computadores compreendam, interpretem, e gerem linguagem natural de maneira que seja útil e significativa. É um campo interdisciplinar que combina linguística, ciência da computação e aprendizado de máquina. Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), assinale a técnica mais adequada, entre as listadas, para capturar a dependência contextual de palavras em uma frase, permitindo que o modelo compreenda o significado baseado no contexto.

Deep learning (aprendizado profundo) é uma subárea do aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos baseados em redes neurais artificiais profundas. Essas redes neurais têm várias camadas intermediárias entre a entrada e a saída, permitindo que o sistema aprenda representações de dados em múltiplos níveis de abstração.
Em deep learning, o seguinte conceito se refere ao processo de ajustar os pesos de uma rede neural durante o treinamento, de modo a minimizar a função de perda:

Das técnicas apresentadas a seguir, a mais adequada para identificar agrupamentos (clusters) em um conjunto de dados não rotulado em um problema de aprendizado de máquina não supervisionado é

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é

No contexto de bancos de dados NoSQL, assinale a opção que descreve corretamente o conceito de "orientação a agregados" e sua importância.