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3305976 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: Pref. Mossoró-RN

Julgue o item a seguir, a respeito de sistemas de arquivos, banco de dados NoSQL e sistemas de indexação de dados.

O Hadoop Distributed File System (HDFS) usa uma tabela para rastrear os clusters em um volume de armazenamento; esses clusters se conectam por meio de diretórios e arquivos associados e o HDFS suporta arquivos com tamanhos de volume de até 4 GB.

 

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Considere as seguintes afirmativas a respeito da diferença entre data warehouse e data lake.

I. Tipicamente, data warehouses armazenam dados em esquemas definidos, o que permite otimizar consultas em SQL.
II. Data lakes prestam-se a armazenar dados oriundos de fontes externas, tais como sensores e mídias sociais, dentre outras, com formatos diversificados e estruturas não completamente definidas.
III. Embora haja diferenças importantes, ambos são implementados e operados por meio de Sistemas Gerenciados de Bancos de Dados (SGBD) e coletam dados por meio de ferramentas de ETL.

Está correto somente o que se afirma em
 

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No contexto de análise de dados numéricos em aplicações de Big Data, há casos em que é necessário lidar com a identificação/isolamento de outliers. Uma das técnicas utilizadas nesses casos é baseada na fórmula a seguir.
Z = (x – µ) / σ
Na fórmula, “Z” é um fator (ou escore) que permite estabelecer se o valor numérico “x” deve ser considerado um outlier ou não.
Os símbolos “µ” e “σ” empregados na fórmula significam respectivamente:
 

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Com relação à técnica de clustering (agrupamento) em tarefas de Data Mining, analise a lista das notas de uma turma de alunos.

Aluno

Nota
A 4
B 2
C 10
D 8
E 7
F 5
G 1
H 4

À luz do emprego do algoritmo K-means, assinale a distribuição dos alunos, de acordo com suas notas, em quatro grupos, G0, G1, G2 e G3.

 

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No campo de desenvolvimento de tecnologias para realidade virtual (VR), a seguinte técnica é empregada para otimizar o processamento gráfico, concentrando os recursos de renderização na área da visão onde o olhar do usuário está focado, enquanto reduz a qualidade gráfica nas periferias da visão, resultando em uma experiência de alta qualidade visual com menor demanda computacional:
 

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Em um projeto de pesquisa avançado na área de reabilitação física, uma equipe multidisciplinar está desenvolvendo uma solução inovadora baseada em Visão Computacional e IA para auxiliar na recuperação de pacientes que sofreram lesões musculoesqueléticas.
A tecnologia precisa capturar e analisar os movimentos do corpo humano, avaliando a execução correta dos exercícios e sugerindo ajustes para garantir a eficácia da reabilitação. A tecnologia deve, ainda, ser capaz de interpretar a complexidade dos movimentos humanos, identificando posições e partes específicas do corpo e garantindo que os pacientes mantenham a postura adequada durante toda a sessão de exercícios.
Com base nessas informações, assinale a técnica de visão computacional e Inteligência Artificial fundamental para o desenvolvimento desse sistema.
 

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No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês Retrieval Augmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa.

O objetivo principal dessa técnica é

 

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No estudo avançado da Inteligência Artificial (IA), pesquisadores e desenvolvedores exploram as nuances e os potenciais futuros da tecnologia, distinguindo entre Inteligência Artificial Estreita (ANI), Geral (AGI) e Superinteligente (ASI). Cada uma dessas categorias representa um marco distinto no desenvolvimento da IA, com implicações profundas para a sociedade, economia e filosofia.
Acerca do tema, avalie se as seguintes afirmações são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) ANI, embora seja a forma mais comum de IA atualmente, possui capacidades de aprendizado e adaptação que permitem a transição natural para AGI sem intervenção humana direta, já que se baseia em algoritmos que podem evoluir autonomamente.
( ) AGI representa um ponto de inflexão teórico na pesquisa de IA, onde máquinas adquirem a habilidade de realizar qualquer tarefa cognitiva humana, incluindo aquelas que exigem compreensão emocional e social, algo que ainda não foi alcançado devido às limitações atuais da tecnologia e compreensão da consciência.
( ) ASI, como conceito, introduz a possibilidade de uma IA com capacidades que transcendem amplamente a inteligência humana, incluindo a habilidade de gerar inovações científicas e tecnológicas de forma independente, levantando preocupações éticas e existenciais sobre o controle humano sobre tais entidades.

As afirmações são, respectivamente,
 

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Na trajetória evolutiva da Inteligência Artificial (IA), diversos marcos e transições têm delineado seu progresso e desafios. Nesse contexto, avalie se as afirmativas a seguir, que destacam momentos críticos na história da IA, são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Os Invernos da IA representam períodos de avanço tecnológico acelerado e investimento maciço em pesquisa de IA, marcados pela rápida adoção de tecnologias de IA em diversos setores sem qualquer ceticismo ou crítica.
( ) Introduzida em 2012, AlexNet é uma rede neural convolucional que competiu no desafio ImageNet, marcando um ponto de inflexão significativo para o campo do Deep Learning ao demonstrar a capacidade das redes neurais profundas em tarefas de visão computacional.
( ) O aprendizado de máquina (Machine Learning) foi abandonado nos anos 90 e 2000 devido à falta de progresso teórico e prático, com a comunidade de IA se movendo unicamente para o estudo teórico da computação.
( ) O lançamento do GPT-3 pela OpenAI representou um avanço substancial na geração automática de texto, oferecendo capacidades impressionantes de geração de linguagem natural e abrindo novas possibilidades para a aplicação de IA em diversos domínios.

As afirmativas são, respectivamente,
 

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Assinale a lista que contém somente técnicas tipicamente aplicadas em operações de data mining.
 

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