Questões de Engenharia de Software da FGV

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Listagem de Questões de Engenharia de Software da FGV

#Questão 1008943 - Engenharia de Software, Gestão de Projetos em Engenharia de Software, FGV, 2022, SEFAZ-AM, Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã

Maria é líder de uma equipe de desenvolvimento de software. Para priorizar a produtividade e a organização das entregas, ela escolheu adotar um método de gestão visual para controle das tarefas e do fluxo de trabalho baseado na utilização de cartões que descrevem as atividades e um mural dividido em três seções rotuladas da seguinte forma: “para fazer”, “fazendo” e “feito”.
Conforme o processo de desenvolvimento avança, os cartões são reposicionados no mural de modo a permitir que a equipe tenha uma dimensão do que está sendo produzido e em que ritmo está sendo produzido.
No contexto da Engenharia de Software, é correto afirmar que Maria utilizou o método

#Questão 1008945 - Engenharia de Software, XP (eXtreme Programming), FGV, 2022, SEFAZ-AM, Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã

A metodologia Extreme Programming (XP) define uma série de práticas para desenvolvimento de software.
Assinale a opção que apresenta a prática desta metodologia que contribui para produção de softwares de alta qualidade.

#Questão 1008947 - Engenharia de Software, Gestão de Projetos em Engenharia de Software, FGV, 2022, SEFAZ-AM, Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Manhã

Um escritório de gerenciamento de projetos, segundo o Guia PMBOK 6ª edição, é uma estrutura organizacional que é responsável, necessariamente, por

O tipo de aprendizado máquina, que consiste em treinar um sistema a partir de dados que não estão rotulados e/ou classificados e utilizar algoritmos que buscam descobrir padrões ocultos que agrupam as informações de acordo com semelhanças ou diferenças, é denominado 

#Questão 1010003 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FGV, 2022, TCU, Auditor Federal de Controle Externo

Durante o treinamento de uma rede neural artificial para classificação de imagens, foi observado o comportamento descrito pelo gráfico abaixo, que mostra a evolução do erro conforme o número de iterações.

Imagem associada para resolução da questão
O classificador em questão foi treinado em um conjunto de dados particionado (holdout) em 60%/30%/10% (treinamento/validação/ teste). Entretanto, os especialistas envolvidos consideraram o modelo obtido insatisfatório após analisarem o gráfico.
Considerando essas informações, duas técnicas que poderiam ser utilizadas para contornar o problema encontrado são:

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