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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FGV 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
fg116225
Banca
FGV
Órgão
MPU
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista do - Suporte e Infraestrutura
O analista de suporte Theo está projetando e otimizando a infraestrutura de desenvolvimento de soluções de inteligência artificial do MPU. Theo observou que a maior demanda de recurso computacional ocorre na fase de treinamento de redes neurais, quando a demanda é diretamente proporcional à quantidade de iterações do modelo sobre o conjunto de dados de treinamento. Considerando o observado, Theo deve analisar a quantidade de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de dados de treinamento.Essa quantidade é representada por uma:
  1. ATPU;
  2. BNPU;
  3. Cépoca;
  4. Dfeature;
  5. Ecamada.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — época;

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”.

Treinamento de Redes Neurais – Época

Gabarito: letra C. A quantidade de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de dados de treinamento é denominada época (epoch). Cada época corresponde a uma passagem completa do algoritmo de aprendizado por todos os exemplos do dataset.

A banca testa o conhecimento de terminologia fundamental em aprendizado de máquina. O enunciado descreve exatamente o conceito de época: "a quantidade de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de dados de treinamento". As demais alternativas referem-se a outros elementos do ecossistema de IA.

Alternativa A — ❌ Incorreta

TPU (Tensor Processing Unit) é um hardware especializado da Google para acelerar operações de redes neurais, não uma medida de iteração sobre os dados.

Alternativa B — ❌ Incorreta

NPU (Neural Processing Unit) é um processador dedicado a inferência de redes neurais, presente em dispositivos móveis. Não se relaciona com a quantidade de passagens pelo conjunto de treinamento.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Época é exatamente o termo técnico para "quantidade de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de dados de treinamento". Durante o treinamento, os dados são apresentados ao modelo em várias épocas, ajustando os pesos.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Feature (característica ou atributo) refere-se a uma variável de entrada do modelo. Não é uma medida de iteração.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Camada (layer) é uma componente da arquitetura da rede neural (camada de entrada, oculta, saída). Não se confunde com o ciclo completo de treinamento.

Gabarito: letra C (época).

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