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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce195655
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
BDMG
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados
Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Variational Autoencoder (VAE) – Afirmação Errada

✅ ERRADO. A afirmação está incorreta: o VAE regulariza o espaço latente durante o treinamento (e não após) e o espaço latente normalmente possui dimensão menor que a entrada (compressão), não maior. A regularização é feita por meio da divergência KL como parte da função de perda, garantindo que as codificações sigam uma distribuição pré-definida (geralmente normal), permitindo a geração de novos dados. A frase "somente após o treinamento" e "maior dimensão" contrariam o funcionamento clássico do VAE. Portanto, a assertiva é falsa.

Gabarito: letra E (Errado).

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