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Em alguns sistemas de IA, o modelo aprende a escolher ações a partir da experiência, recebendo feedback quantitativo após cada interação, ajustando sua política de decisão ao longo do tempo, sem depender de dados rotulados previamente.
Esse paradigma de aprendizado de máquina é conhecido como:
Aprendizado generativo.
Aprendizado por reforço.
Aprendizado supervisionado.
Aprendizado não supervisionado.
O tribunal de determinado estado realizou um processo de modernização digital para otimizar o atendimento ao público. O novo sistema utiliza inteligência artificial para identificar automaticamente o tipo de solicitação recebida, encaminhar o processo ao setor adequado e responder a dúvidas frequentes de forma interativa. Para isso, a equipe de TI implantou modelos de aprendizado de máquina supervisionado, integrados a módulos de processamento de linguagem natural (PLN), que permitem que o sistema compreenda textos em linguagem humana e aprimore continuamente suas respostas. Os dados de interação são armazenados em banco de dados em nuvem, e os modelos são atualizados periodicamente para melhorar a precisão.
O sistema descrito na situação hipotética precedente aplica
estratégias de automação baseadas exclusivamente em scripts de lógica sequencial.
métodos de simulação matemática estática voltados apenas à previsão numérica de séries temporais.
técnicas de inteligência artificial baseadas em aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
procedimentos de mineração de dados para geração de relatórios de desempenho organizacional.
algoritmos determinísticos convencionais, com respostas fixas e previsíveis a cada solicitação.
No âmbito das investigações policiais, os diversos modelos de Inteligência Artificial Generativa destacam-se por sua capacidade de analisar, sintetizar e reconstruir informações complexas provenientes de múltiplas fontes digitais. Assim, a IA generativa revela-se uma aliada essencial na integração e interpretação de grandes volumes de dados forenses, aprimorando a eficiência, a rastreabilidade e a precisão analítica das atividades investigativas.
Assinale a opção que não descreve corretamente as características dos modelos de Inteligência Artificial Generativa.
O modelo de áudio e voz generativo, de natureza intermodal, integra múltiplos sentidos, explorando a complementaridade entre eles, possibilitando traduções cruzadas entre modalidades.
Os modelos de difusão, sustentados por cadeias estocásticas e treinados por inferência variacional, reproduzem em amostras a distribuição original ao reverter o processo de difusão que adiciona ruído aos dados.
Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são treinados para prever a probabilidade de um caractere, palavra ou sequência (token) dado o seu contexto precedente ou circundante.
Os modelos fundacionais são treinados em dados amplos e capazes de adaptação a uma ampla variedade de tarefas subsequentes, servindo de base para outros modelos.
Os modelos generativos adversariais (GANs) consistem em dois modelos: um gerador, que aprende a capturar a distribuição de dados, e um discriminador, que estima a probabilidade de uma amostra ser real.
A ampliação do uso de inteligência artificial generativa intensificou debates sobre dependência tecnológica, circulação internacional de dados e capacidade estratégica dos Estados em áreas consideradas sensíveis para a economia digital. Nesse contexto, diferentes países passaram a discutir mecanismos de fortalecimento científico, regulação tecnológica e competitividade internacional. Considerando esse cenário, qual diretriz tende a fortalecer de maneira mais consistente a capacidade tecnológica nacional?
Articulação entre produção científica, infraestrutura digital e formação técnica especializada.
Ampliação da interoperabilidade internacional com redução progressiva das exigências regulatórias.
Expansão de serviços digitais privados associada à flexibilização do controle de dados estratégicos.
Concentração dos investimentos tecnológicos em plataformas estrangeiras de alta escala operacional.
O perceptron é um dos modelos de redes neurais artificiais mais simples e tradicionais. A figura a seguir ilustra o grafo arquitetural de um perceptron. Analise-a.

Com relação as características do grafo, analise as afirmativas a seguir.
I. A rede possui várias camadas, sendo quatro camadas ocultas e três camadas de saída de dados.
II. A rede é do tipo totalmente conectada, isso significa que cada neurônio em qualquer camada está conectado a todos os outros neurônios da camada anterior.
III. O fluxo de sinais é unidirecional e progride na rede da esquerda para a direita e de camada em camada.
Está correto o que se afirma em
I, apenas.
II, apenas.
III, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
Um Engenheiro de Computação precisa desenvolver um Sistema Especialista para auxiliar o Analista Legislativo a classificar a constitucionalidade de novos projetos de lei, com base em centenas de regras e precedentes definidos por especialistas jurídicos.
O método primário de Representação do Conhecimento em Sistemas Especialistas que armazena o conhecimento na forma de declarações condicionais é o de
Redes Bayesianas.
Redes Semânticas.
Regras de Produção.
Árvores de Decisão.
Lógica Difusa.
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diferentes setores da sociedade por meio da automação de processos, reconhecimento de padrões e análise de dados em larga escala. Entre suas aplicações, destaca-se a análise preditiva, utilizada para apoiar decisões estratégicas em áreas como saúde, segurança, educação e mercado financeiro. Sobre esse tema, assinale a alternativa correta.
A análise preditiva utiliza algoritmos e dados históricos para identificar padrões e estimar tendências ou comportamentos futuros.
A Inteligência Artificial funciona de maneira idêntica em todos os sistemas computacionais, independentemente do volume e da qualidade dos dados utilizados.
Os sistemas de análise preditiva produzem resultados fixos, sem alteração diante da inserção de novos dados no sistema.
A utilização de IA em ambientes corporativos reduz a necessidade de armazenamento e processamento de dados digitais.
A análise preditiva substitui integralmente o processo de interpretação e tomada de decisão realizado por profissionais humanos.
A Inteligência Artificial Generativa representa um avanço estratégico para as atividades policiais investigativas, ao permitir a análise automatizada, síntese e geração de informações complexas a partir de grandes volumes de dados. Arquiteturas como os transformers e modelos de linguagem de grande porte podem auxiliar investigações criminais, ampliando a capacidade analítica, a precisão investigativa e a eficiência operacional das forças de segurança.
Uma das características inerentes aos transformers é a de
apresentar, como desafio, a dificuldade de captura de dependências de longo alcance pelo uso de camadas empilhadas de atenção (self-attention).
otimizar o seu desempenho pela substituição do uso da técnica de atenção escalonada por produto interno (scaled dot-product attention), que causava instabilidade nos gradientes em dimensões altas.
produzir, ao longo da sua execução, vetores de codificação posicional parabólicos, que se multiplicam aos embeddings das palavras, permitindo o reconhecimento da posição absoluta e relativa de cada termo.
ser a primeira arquitetura de transdução de sequências construídas com mecanismos de atenção sustentados em redes neurais recorrentes e convolucionais profundas.
utilizar o modelo de múltiplas "cabeças" de atenção paralelas, substituindo a proposta de atenção única global, atentando a diferentes subespaços de representação simultaneamente.
O Guia de Inteligência Artificial Generativa do Governo Federal (2026), elaborado como parte das ações do Núcleo de Inteligência Artificial (NIA) do Ministério da Gestão e da Inovação de Serviços Públicos (MGI), apresenta orientações sobre o uso de Inteligência Artificial Generativa (IAG) no setor público. Assinale a alternativa que NÃO corresponde, de acordo com o NIA, a um risco associado ao uso de ferramentas de inteligência artificial generativas, como o ChatGPT, o Gemini e o Copilot.
A IAG pode expor a organização e os usuários a uma série de riscos relacionados à segurança da informação caso não sejam adotadas práticas robustas de mitigação.
A IAG pode falhar em interpretar ou aplicar os dados corretamente em contextos diferentes daquele em que foi treinada.
A IAG pode incentivar o desenvolvimento de soluções locais de inteligência artificial, o que não é recomendado.
A IAG pode não considerar aspectos legais e éticos ligados a direitos autorais e propriedade intelectual.
A IAG pode gerar respostas que parecem plausíveis e confiáveis, mas que são incorretas ou inventadas, podendo induzir ao erro.
Com a IA, os RAG (retrieval augmented generation) tornam-se viáveis a partir de conceitos como os de similaridade, vetor e busca semântica.
Certo
Errado
A inteligência artificial tem sido aplicada em plataformas educacionais para adaptar o ensino ao ritmo de cada estudante. Analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I.Sistemas de inteligência artificial aplicados à educação podem recomendar atividades diferentes para cada estudante conforme o seu desempenho.
PORQUE
II.Esses sistemas analisam os dados de interação e de desempenho do estudante para adaptar o percurso de aprendizagem às suas necessidades.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II, uma proposição verdadeira.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II, uma proposição falsa.
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
“Com a incorporação de recursos de Inteligência Artificial generativa ao ecossistema do Microsoft 365, a Microsoft passou a disponibilizar um assistente de escrita capaz de interpretar comandos em linguagem natural, gerar textos, resumir documentos, sugerir melhorias de estilo, criar apresentações automaticamente a partir de arquivos existentes e analisar dados em planilhas entre outras funcionalidades.”
Baseado na afirmação assinale a alternativa que identifica corretamente essa ferramenta de IA:
Microsoft Editor.
Microsoft Designer.
Microsoft Copilot.
Microsoft Viva Insights.
Microsoft Power Automate.
A respeito de Inteligência Artificial – IA, analise os itens a seguir:
I. A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem o aprendizado, a compreensão, a resolução de problemas, a tomada de decisões, a criatividade e a autonomia humanas.
II. Aplicações e dispositivos equipados com IA podem ver e identificar objetos. Podem entender e responder à linguagem humana. São capazes de aprender com novas informações e experiências. Podem fazer recomendações detalhadas para usuários e especialistas. Podem agir de forma independente, substituindo a necessidade de inteligência ou intervenção humana (um exemplo clássico é um carro autônomo).
III. Diretamente abaixo da IA, temos o aprendizado de máquina, que envolve a criação de modelos ao treinar um algoritmo para fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Ele abrange uma ampla gama de técnicas que permitem aos computadores aprender e fazer inferências com base nos dados sem serem explicitamente programados para tarefas específicas.
IV. Mas um dos tipos mais populares de algoritmo de aprendizado de máquina é chamado de rede neural (ou rede neural artificial). As redes neurais são modeladas de acordo com a estrutura e função do cérebro humano. Uma rede neural consiste em camadas interconectadas de nós (análogos aos neurônios) que trabalham juntas para processar e analisar dados complexos. As redes neurais são adequadas para tarefas que envolvem a identificação de padrões complexos e relacionamentos em grandes quantidades de dados.
Estão CORRETOS:
I, II, III, IV.
II, III, IV, apenas.
I, II, IV, apenas.
I, III, IV, apenas.
Tecnologias de inteligência artificial modernas garantem que as informações geradas por modelos de linguagem estejam sempre corretas e livres de distorções.
Certo
Errado
A inteligência artificial tem sido amplamente discutida na atualidade como uma tecnologia com impacto em diversos setores da sociedade.
Assinale a alternativa correta sobre uma aplicação prática dessa tecnologia.
Os sistemas de inteligência artificial funcionam exclusivamente em computadores quânticos.
A inteligência artificial possui aplicação funcional restrita ao desenvolvimento de jogos e entretenimento digital.
O uso de algoritmos de aprendizado de máquina auxilia profissionais de saúde no suporte ao diagnóstico por exames de imagem.
Os algoritmos de inteligência artificial operam somente com conexões direcionadas via satélite.
A inteligência artificial substitui completamente a necessidade de profissionais em hospitais e clínicas.
Os modelos de IA generativa fechados são ideais para assistentes de dados, relatórios padronizados e atendimento automatizado, e seu acesso ocorre via APIs, o que facilita a sua integração a sistemas institucionais do setor público.
Certo
Errado
Certa startup brasileira desenvolveu uma aplicação de inteligência artificial para auxiliar a justiça federal na análise inicial de recursos jurídicos de baixo valor. O sistema opera como um agente inteligente que utiliza um extenso dataset de jurisprudências passadas para calcular a probabilidade de sucesso de novos recursos, com o objetivo de otimizar a triagem processual ao maximizar a taxa de acerto nas suas previsões. Em testes, a aplicação atingiu uma impressionante taxa de precisão de 98% na previsão de resultados. No entanto, uma auditoria de compliance ético revelou que o algoritmo apresentava um viés: os recursos originários de regiões com baixo índice de desenvolvimento humano (IDH) do Nordeste brasileiro eram sistematicamente classificados com menor probabilidade de sucesso, mesmo quando apresentavam mérito legal similar a casos de regiões mais desenvolvidas. A equipe técnica defendeu o sistema, alegando que ele era racional, pois maximizava consistentemente a métrica de acerto definida.
Considerando a natureza do sistema criado nessa situação hipotética e a distinção fundamental entre racionalidade e justiça em sistemas de IA, assinale a opção que apresenta corretamente a falha ética do sistema à luz dos conceitos básicos da inteligência artificial.
O viés regional é uma prova incontestável de que o sistema é um exemplo de inteligência artificial simbólica, pois somente essa arquitetura, baseada em regras pré-codificadas, é capaz de manifestar discriminação explícita, ao contrário dos modelos conectivistas (redes neurais).
A falha do sistema é uma evidência de que ele não pode ser classificado como um agente racional, pois, por definição, ele deve seguir a função de utilidade ideal de uma sociedade justa, o que exige que o sistema possua consciência e um senso moral.
O sistema é um agente puramente reativo, e sua incapacidade de manter estados internos sobre a equidade do dataset é a causa direta do viés, o que demonstra a ineficácia dos sistemas de machine learning baseados em modelos.
O sistema demonstra uma limitação da inteligência artificial forte, cuja alta taxa de acerto é incompatível com o viés, o que confirma que a singularidade tecnológica não será alcançada enquanto os sistemas de inteligência artificial não forem treinados apenas com dados totalmente neutros, sem histórico humano.
A racionalidade técnica do sistema é mantida, pois ele maximiza sua função utilidade (taxa de acerto), mas o viés detectado reside na definição dessa utilidade ou na qualidade dos dados de treinamento, o que o caracteriza como um sistema racionalmente tendencioso, mas não irracional.
Uma comissão instituída para avaliar a adoção de ferramentas de inteligência artificial generativa nas atividades educacionais analisa os cuidados exigidos quando o conteúdo produzido por essas ferramentas passa a integrar materiais utilizados na instituição.
I. Avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
O emprego de ferramentas de inteligência artificial generativa na educação exige a validação humana do conteúdo antes de sua utilização.
PORQUE
II. Sistemas de inteligência artificial generativa produzem respostas a partir de padrões estatísticos da linguagem, podendo apresentar informações incorretas e reproduzir vieses presentes nos dados de treinamento.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa CORRETA:
As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda, uma proposição verdadeira.
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda, uma proposição falsa.
As duas asserções são proposições falsas.
A inteligência artificial simbólica baseia-se predominantemente em regras lógicas e na representação explícita do conhecimento para resolver problemas computacionais.
Certo
Errado
Segundo o Guia de Inteligência Artificial Generativa do Governo Federal (2026), elaborado como parte das ações do Núcleo de Inteligência Artificial (NIA) do Ministério da Gestão e da Inovação (MGI), são boas práticas que servidores de instituições públicas devem seguir ao utilizar ferramentas externas de inteligência artificial generativas, como o ChatGPT, o Gemini e o Copilot:
I. Evitar compartilhar informações estratégicas ou sigilosas nessas ferramentas.
II. Usar as informações geradas como apoio, mantendo sempre o controle humano sobre o processo criativo e decisório.
III. Priorizar ferramentas disponibilizadas ou homologadas pela instituição.
Quais estão corretas?
Apenas I.
Apenas II.
Apenas I e II.
Apenas II e III.
I, II e III.