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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
fg106115
Banca
FGV
Órgão
AgSUS
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Gestão Tecnologia da Informação
Com relação à área de visão computacional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais e imagens para permitir que máquinas interpretem, analisem e extraiam dados significativos de imagens e vídeos, possibilitando inclusive o reconhecimento, rastreamento e classificação de itens específicos.( ) Algoritmos de machine learning (ML) que empregam redes neurais podem ser empregados, como: aprendizado profundo, para realizar processamento automático de diferentes aspectos dos dados da imagem; redes neurais convolucionais (CNNs), que utilizam um sistema de rotulagem para categorizar dados visuais; e, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem analisar vídeos e entender as relações entre as imagens.( ) A visão computacional altera a imagem dando sentido ao seu conteúdo visual e realiza tarefas, como a rotulagem.As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,
  1. AF - V - V.
  2. BV - V - F.
  3. CV - F - F.
  4. DV - F - V.
  5. EF - F - F.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — V - V - F.

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”.

Visão computacional

Gabarito: alternativa B (V – V – F). A primeira e a segunda afirmativas estão corretas; a terceira é falsa, pois afirma que a visão computacional "altera a imagem", quando na verdade ela interpreta o conteúdo visual sem modificá-lo.

A primeira afirmativa descreve corretamente a visão computacional: uso de câmeras, sensores e algoritmos treinados com grandes volumes de dados para extrair significado de imagens e vídeos, incluindo reconhecimento, rastreamento e classificação.

A segunda afirmativa também está correta: algoritmos de ML com redes neurais – como aprendizado profundo, CNNs (que categorizam dados visuais com rotulagem) e RNNs (que analisam vídeos e relações entre imagens) – são de fato empregados em visão computacional. Embora RNNs sejam mais comuns em sequências temporais, sua aplicação em vídeo é pertinente.

A terceira afirmativa é falsa. Visão computacional não altera a imagem; ela extrai informações e dá sentido ao conteúdo. A tarefa de rotulagem (labeling) é uma das possíveis, mas a afirmação engana ao dizer que a imagem é alterada.

Alternativa A — ❌ Incorreta (F – V – V)

A primeira deveria ser V, não F.

Alternativa B — ✅ Correta (V – V – F) ⟵ GABARITO

Sequência exata.

Alternativa C — ❌ Incorreta (V – F – F)

A segunda deveria ser V.

Alternativa D — ❌ Incorreta (V – F – V)

A segunda deveria ser V e a terceira F.

Alternativa E — ❌ Incorreta (F – F – F)

Todas deveriam ser como descrito.

Gabarito: alternativa B.

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