Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.

MLOps é um conjunto de práticas de engenharia que padronizam, automatizam e monitoram o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina com o objetivo de garantir reprodutibilidade, escalabilidade, governança e operação contínua dos sistemas de IA.

Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.

A orquestração em MLOps concentra-se principalmente na etapa de treinamento dos modelos, não tendo relação direta com o deploy nem com o monitoramento de serviços em produção.

No que se refere a ética, transparência e responsabilidade no uso de IA, julgue o próximo item.

Explicabilidade e interpretabilidade tratam do desafio de entender como os modelos de aprendizado de máquina funcionam, devido especialmente à natureza de “caixa-preta” de muitos modelos, que pode tornar difícil ou impossível a capacidade de explicar uma previsão ou decisão.

Acerca de data warehouse, data lake, data mesh, CI/CD e ETL, julgue o item a seguir.

O pipeline de CI/CD consiste em duas etapas sequenciais: implantação rápida em produção e posterior integração com os demais serviços.

Acerca de data warehouse, data lake, data mesh, CI/CD e ETL, julgue o item a seguir.

Como data warehouse é não volátil, a etapa intermediária do ETL deve efetuar todos os tratamentos necessários nos dados para melhorar a sua qualidade.

Analise as afirmativas abaixo sobre Deep Learning.

1. É um tipo ou subconjunto de machine learning ou aprendizagem de máquina.
2. Trabalha sempre com aprendizado não supervisionado, no qual o aprendizado emerge naturalmente através dos nós da rede.
3. Emprega redes neurais artificiais multicamadas, atribuindo pesos e vieses distintos em camadas e nós, ou neurônios artificais, distintos.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

No contexto de bancos de dados multidimensionais, assinale a alternativa que apresenta corretamente a operação de navegação que permite ao usuário descer em uma hierarquia de dados, passando de um nível agregado para um mais detalhado, como de vendas anuais para vendas mensais, ou de uma região para seus estados individuais, aumentando a granularidade e o detalhamento das informações analisadas.

Sobre a rede neural do tipo perceptron de camada única, assinale a alternativa correta.

Com relação ao uso de ferramentas de inteligência artificial, um dos tipos de modelos de deep learning é treinado em imensas quantidades de dados, tornando-o capaz de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas. Esse tipo e sua respectiva sigla, em inglês, são chamados de:

A Secretaria da Fazenda de determinado Estado implementou uma solução corporativa para centralizar dados fiscais provenientes de múltiplas fontes heterogêneas: declarações de contribuintes, notas fiscais eletrônicas, dados cadastrais e informações de fiscalizações. A equipe técnica precisava garantir escalabilidade, processamento de grandes volumes e capacidade analítica para identificar irregularidades tributárias. Após análise, optou-se por uma arquitetura que permite armazenar dados brutos em formato nativo, aplicar transformações sob demanda mediante ferramentas de processamento distribuído e disponibilizar estruturas otimizadas para consultas analíticas pelos auditores fiscais, mantendo a governança através de controles transacionais sobre os metadados.

A arquitetura implementada