João elaborou o seguinte texto para enviar ao chefe do seu setor por e-mail:
“A gente do depósito de material tá passando por perrengue mó de que não tem uma coisa pra mó de sentar”.
Na sequência, João utilizou uma solução de Inteligência Artificial (IA) para revisar seu texto e sugerir alterações. O resultado foi:
“A equipe do depósito de materiais está passando por dificuldades porque não há móveis adequados para sentar”.
Para a IA realizar a revisão com o objetivo de obter um texto bem estruturado, rico em vocabulário, a partir de comandos claros e específicos, João utilizou um:

Os sistemas de aprendizado de máquina se enquadram em uma ou mais categorias de acordo com a forma como seus modelos aprendem a fazer previsões ou gerar conteúdo.

Modelos, que precisam inferir suas próprias regras e fazem previsões com base em dados que não contêm respostas corretas, e cujo objetivo é identificar padrões significativos nos dados, são conhecidos como:

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 padrões e visão computacional são denominadas de redes:

Durante o processo de integração e análise de dados, é comum realizar transformações para ajustar os dados às necessidades dos sistemas-alvo, garantir consistência e facilitar a interpretação.

Assinale a alternativa que representa uma operação típica de transformação de dados no contexto de ETL (Extract, Transform, Load).

O avanço da inteligência artificial, cada vez mais presente no cotidiano, tem despertado intensos debates sobre seus efeitos na sociedade. Entre as principais preocupações destacadas por especialistas, está a que se refere:

Um Tribunal está implementando uma solução para gerenciar seu vasto acervo digital, que inclui milhões de documentos digitalizados, gravações de áudio de sessões, vídeos de audiências e dados estruturados extraídos do sistema processual eletrônico. Para viabilizar análises futuras complexas (como mineração de dados, inteligência artificial e cruzamento de informações) e consultas avançadas, optou por armazenar inicialmente todos esses dados em um data lake.
A principal vantagem da escolha inicial pelo data lake reside no fato de que ele permite:

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, conhecida como Layer Normalization, que consiste em:

Durante a preparação de um conjunto de dados para análise preditiva de inadimplência, um cientista de dados identificou diversos problemas de qualidade nos dados, incluindo:

• campos numéricos com valores negativos que não fazem sentido (como "idade" ou "renda");
• colunas categóricas com múltiplas grafias para a mesma categoria (ex: "PE", "pe", "Pernambuco");
• presença de valores nulos em campos-chave como “renda” e “número de dependentes”;
• valores repetidos na chave primária “ID cliente”.

Com base nas dimensões de qualidade de dados e nas boas práticas de tratamento com Python - especialmente usando Pandas -, é correto afirmar que a:

Em ambientes de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing, os processos de Extract, Transform, Load (ETL) são fundamentais para integrar dados provenientes de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência e disponibilidade para análises estratégicas.
Em relação ao processo de ETL, assinale a afirmativa correta.

Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente esses modelos, extraindo respostas mais úteis, seguras e alinhadas ao objetivo do usuário.
Em relação às boas práticas de engenharia de prompt aplicadas a grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.