ATIVIDADE 1 - TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING - 51_2026

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.