Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2026
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg126965
Banca
FGV
Órgão
AL-RO
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Legislativo (Engenharia de Computação)
No projeto de um sistema de reconhecimento facial para controle de acesso, a Engenharia de Computação utiliza Redes Neurais Convolucionais (CNNs).O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise de imagens é
Aaplicar funções de ativação não lineares a todo o input.
Breduzir a dimensionalidade da imagem por amostragem
Cgerar texto descritivo a partir da imagem.
Dcalcular a soma ponderada das entradas, tratando a imagem como um vetor plano.
Eextrair características locais e espaciais da imagem usando filtros.
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GabaritoE — extrair características locais e espaciais da imagem usando filtros.
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”.
Gabarito: letra E. A camada convolucional é responsável por extrair características locais e espaciais da imagem por meio da aplicação de filtros (kernels) que deslizam sobre a entrada. Essa é a função principal que a distingue das demais camadas.
A banca testa o conhecimento básico da arquitetura de CNNs, em que cada camada tem um papel específico. Vamos analisar cada alternativa:
Alternativa A — ❌ Incorreta
Aplicar funções de ativação não lineares é tarefa de camadas de ativação (como ReLU), não da camada convolucional. A convolução é uma operação linear.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Reduzir a dimensionalidade por amostragem é realizado por camadas de pooling (max pooling, average pooling), que diminuem a resolução espacial.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Gerar texto descritivo a partir de imagens é uma tarefa de legenda de imagem, que combina CNNs com modelos sequenciais (como LSTMs ou Transformers), não uma função direta da camada convolucional.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Calcular soma ponderada das entradas tratando a imagem como vetor plano é característico de camadas totalmente conectadas (fully connected). A convolução preserva a estrutura espacial operando localmente.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A camada convolucional aplica filtros que percorrem a imagem em janelas locais, extraindo padrões como bordas, texturas e formas. Essa extração de características locais e espaciais é a essência do papel das CNNs no reconhecimento de imagens.
PEGA ESSA DICA!
Para memorizar a função de cada camada em uma CNN: Convolução → extrai características; Pooling → reduz dimensionalidade; Ativação → introduz não-linearidade; Fully Connected → classifica. Essa distinção é recorrente em provas.