ATIVIDADE 1 – TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING – 51_2026
No universo da tecnologia, Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são termos frequentemente mencionados, por vezes de forma intercambiável, apesar de suas distinções claras.
A Inteligência Artificial é um campo amplo que visa criar máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Dentro da IA, o Machine Learning surge como uma subcategoria que inclui técnicas permitindo que as máquinas aprendam com dados.
Finalmente, o Deep Learning é uma especialização ainda mais específica do Machine Learning, que utiliza redes neurais profundas para aprender e tomar decisões.
A relação entre esses conceitos é hierárquica e intrinsecamente ligada ao avanço da tecnologia e da capacidade de processamento computacional.
Considerando o texto anterior, como a relação hierárquica entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning impacta o desenvolvimento e aplicação de tecnologias inovadoras? Para responder a essa atividade, elabore um texto dissertativo-argumentativo com no mínimo 10 (dez) linhas.
ORIENTAÇÕES IMPORTANTES:
– Realize uma leitura cuidadosa do livro da disciplina e assista à videoaula.
– Assista ao vídeo de orientações gravado pelo professor e/ou orientações recebidas durante as aulas ao vivo.
– Realize pesquisas complementares nas referências apresentada pelo professor.
– Ao realizar pesquisas, não faça cópia fiel do texto e sempre insira as devidas referências dos autores.
Referências:
MITCHELL, T. Machine learning. New York: McGraw-Hill, 1997.
RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial intelligence: a modern approach. [S. l.]: Prentice-Hall, 1994.
RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. 3. ed. São Paulo: Grupo Gen, 2013.
SILVA, F. M. da S. et al. Inteligência artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2019.
TAULLI, T. Introdução à inteligência artificial: uma abordagem não técnica. São Paulo: Novatec, 2020.
Faculdade: Unicesumar
