Considerando os benefícios do refinamento iterativo, analise as assertivas:

I. Melhoria contínua: cada iteração melhora a qualidade do prompt e, consequentemente, das respostas.

II. Eficiência: maximiza a necessidade de revisão manual e edição pós-geração, economizando tempo e esforço.

III. Precisão e relevância: prompts refinados produzem respostas mais precisas e relevantes.

Está(ão) CORRETA(S):

Theano é uma biblioteca Python criada pela Universidade de Montreal para computação científica. A biblioteca permite a definição, otimização e análise de expressões matemáticas envolvendo matrizes multidimensionais de forma eficiente. Analise as principais funcionalidades do Theano nas seguintes assertivas:

I. Integração com a biblioteca NumPy.

II. Diferenciação simbólica eficiente.

III. Execução em CPU.

Está(ão) CORRETA(S):

Avalie o conceito abaixo explicitado:

A inteligência artificial, também conhecida pelas siglas IA (em português) e AI (em inglês), é um campo de estudo que busca formas para softwares desempenharem tarefas simples para seres humanos, mas complexas para uma máquina.

Acerca do conceito, pode-se afirmar que ele está:

Acerca da importância dos modelos de linguagem na engenharia de prompts, analise o texto:

Comandos bem projetados são essenciais para garantir que os modelos de IA compreendam corretamente a intenção do usuário e forneçam respostas úteis. Isso é especialmente importante em aplicações críticas, como auditorias de controle externo, onde a precisão é fundamental.

Acerca do texto, pode-se afirmar que ele está:

Uma Secretaria da Fazenda tem por meta a implementação de um sistema de Data Warehouse para consolidar dados de diferentes departamentos e melhorar a tomada de decisões. A equipe responsável precisa escolher a abordagem correta para garantir a integração eficiente dos dados e a capacidade de realizar análises complexas e, por conta disso, decidiu utilizar um

Uma equipe de uma Secretaria da Fazenda está implementando um sistema de data mining para analisar os dados de atendimento ao cidadão e melhorar a eficiência dos serviços públicos. A equipe precisa escolher as técnicas de data mining mais adequadas para identificar padrões complexos de uso dos serviços, prever demandas futuras e detectar possíveis fraudes. A combinação de técnicas mais adequadas para atender a esses objetivos, não necessariamente nessa ordem, é

O papel das tabelas de fato e das tabelas de dimensões na modelagem dimensional é que

Uma distribuidora de autopeças precisa verificar a conformidade do ICMS-ST (Substituição Tributaria) em suas operações. Os dados estão em um banco SQL Server (notas fiscais e faturamento), arquivos CSV de MVA (Margem de Valor Agregado) fornecidos pelo estado e relatórios manuais de auditores. A equipe quer usar Power BI ou Tableau para criar um sistema que compare o ICMS-ST recolhido com o devido, destacando divergências. A legislação estadual exige precisão nas alíquotas e bases de cálculo. Nesse cenário, a técnica de BI mais adequada é:

Uma distribuidora utiliza BI para monitorar o ICMS-ST, um regime em que o imposto é recolhido antecipadamente na cadeia. O processo de descoberta de informações inclui coleta de dados de faturamento e notas fiscais, transformação para segregar operações sujeitas ao regime de Substituição Tributária (ST), análise para verificar conformidade com a legislação estadual e visualização em dashboards. A distribuidora observa que 20% das operações têm valores de ICMS-ST superestimados, impactando o fluxo de caixa. Nesse cenário, a estratégia de BI mais adequada para corrigir isso, incluindo um Key Performance Indicator (KPI) específico, é:

Assinale a opção que apresenta o resultado da execução do código Python 3.8 abaixo.

L1=(0)
L2=(1,2,3,4)
for k in range(3,-3,-1):
    L1.append(L2[k])
for x in L1:
    print(x)