O data lake corporativo da INFRA S.A. deve armazenar dados já transformados e normalizados, evitando a ingestão de dados brutos. 

Em um sistema de análise de documentos, um modelo de inteligência artificial foi treinado com um conjunto de arquivos previamente rotulados como “confidenciais” ou “públicos”, permitindo que ele classifique automaticamente novos documentos com base nesse conhecimento prévio; essa abordagem é denominada:

Uma instituição financeira está implementando um sistema de detecção de fraudes em tempo real para processar transações de cartões de crédito originadas em dispositivos móveis globalmente. Devido à instabilidade de conectividade das redes móveis, os eventos de transação frequentemente chegam ao cluster de processamento fora de ordem e com atrasos variáveis (late arriving data). O requisito de negócio exige que as agregações de volume financeiro sejam calculadas com precisão determinística, baseando-se no momento exato em que a compra ocorreu, e não no momento em que o dado foi recebido pelo servidor, garantindo consistência mesmo em casos de reprocessamento histórico.

Considerando os conceitos de processamento de fluxo contínuo (streaming), semântica de tempo e mecanismos de tratamento de dados atrasados, é correto afirmar que:

A Secretaria de Saúde de um município está implementando um sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.

• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse

• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)

Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:

Com o advento da Transformação Digital, a informática deixou de ser apenas uma ferramenta de suporte operacional para se tornar um pilar estratégico na administração contemporânea. Sobre o impacto do uso de Sistemas de Informação Gerencial (SIG) e ferramentas de Business Intelligence (BI) no trabalho do administrador, assinale a alternativa CORRETA:

O aprimoramento e os marcos de sucesso da Inteligência Artificial (lA) ao longo do tempo impressionaram o mundo, especialmente quando a IA enfrentou grandes testes para seu contínuo desenvolvimento. Diante disso, qual foi o notável feito historico alcançado pelo computador Deep Blue, da IBM, no ano de 1991?

Muitos filmes de ficção científica retratam máquinas que possuem sentimentos. No entanto, quando analisamos os mitos e verdades da Inteligência Artificial (lA) do mundo real hoje, qual é a constatação tecnica sobre a consciência e as emoções da IA?

A medida que os algoritmos de Inteligência Artificial (lA) se tornam vitais em operações complexas, o campo da Ética da IA se torna indispensável. Dentro do princípio de explicabilidade e interpretabilidade da governança de IA, qual é a principal preocupação ou processo que a "lA explicável" visa solucionar para os desenvolvedores e usuários?

Julgue o item que se segue, referente à transformação digital e ao impacto da IA na administração do trabalho.

O fenômeno do Big Data é definido exclusivamente pelo crescimento exponencial do volume de dados armazenados, sendo sua principal característica o aumento da capacidade física de discos rígidos e servidores nas empresas.

Uma Secretaria Estadual de Saúde implantou um sistema de apoio à decisão para triagem automática da prioridade das solicitações de exames especializados recebidas por meio do portal eletrônico do cidadão. A base histórica disponível contém milhares de solicitações já analisadas por médicos reguladores, devidamente rotuladas conforme o grau de prioridade atribuído à época. A equipe técnica pretende desenvolver automaticamente a categoria de novos solicitações, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência e assertividade da urgência no contexto de atendimento público.

Diante dos fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a abordagem adequada para resolver o problema descrito é