Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
ce195069
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Governança e Inovação
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.Modelos generativos autorregressivos, modelos baseados em fluxo, modelos baseados em inversão frequencial e modelos baseados em energia são os principais grupos em que se divide a modelagem generativa profunda.
CCerto
EErrado
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GabaritoE — Errado
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Modelos Generativos Profundos
Gabarito: ✅ Certo? Não, ❌ ERRADO. A afirmativa está errada porque a lista apresentada não corresponde aos principais grupos reconhecidos de modelagem generativa profunda. Os principais tipos são: modelos autorregressivos, modelos baseados em fluxo (normalizing flows), modelos baseados em energia (EBMs) e, especialmente, modelos de difusão e redes adversárias generativas (GANs) — além de variacionais (VAEs). O termo "inversão frequencial" não é uma categoria padrão na literatura.
A banca testa o conhecimento sobre a classificação dos modelos generativos profundos. A inclusão de uma categoria inventada ("inversão frequencial") torna a assertiva incorreta.
Alternativa C — ??? (a questão é Certo/Errado)
A assertiva afirma que os grupos principais são: autorregressivos, fluxo, inversão frequencial e energia. Está ERRADA porque:
Os modelos autorregressivos e baseados em fluxo e energia são genuínos.
Mas falta o grupo mais importante: modelos de difusão (diffusion models) e GANs (adversariais).
"Inversão frequencial" não é um grupo; possivelmente a banca confundiu com "inversão" (de modelos de difusão que fazem um processo reverso) ou com "difusão" — mas o termo correto é difusão, não inversão frequencial.
NÃO CAIA NESSA!
A banca misturou termos reais (autorregressivos, fluxo, energia) com um termo inventado (inversão frequencial) para induzir o candidato a aceitar a lista como correta. O candidato que conhece superficialmente pode achar que todos são válidos. Na verdade, o grupo principal ausente e o termo estranho denunciam o erro.
Conclusão: ❌ ERRADO — a classificação apresentada não é a divisão padrão da modelagem generativa profunda.