A matemática (dos termos gregos, μάθημα, transliterado máthēma, 'ciência', conhecimento' ou 'aprendizagem; e μαθηματικός, transliterado mathēmatikós, 'inclinado a aprender') é a ciência do raciocínio lógico e abstrato, que estuda quantidades (teoria dos números), espaço e medidas (geometria), estruturas, variações e estatística. Não há, porém, uma definição consensual por parte da comunidade científica. O trabalho matemático consiste em procurar e relacionar padrões, de modo a formular conjecturas cuja veracidade ou falsidade é provada por meio de deduções rigorosas, a partir de axiomas e definições. A matemática desenvolveu-se principalmente na Mesopotâmia, no Egito, na Grécia, na Índia e no Oriente Médio. Após a Renascença, o desenvolvimento da matemática intensificou-se na Europa, quand

Matemática

A geometria (em grego clássico: γεωμετρία; geo- "terra", -metria "medida") é um ramo da matemática preocupado com questões de forma, tamanho e posição relativa de figuras e com as propriedades dos espaços. Um matemático que trabalha no campo da geometria é denominado de geômetra. Com a introdução da geometria analítica, muitos problemas de álgebra puderam ser transformados em problemas de geometria e vice-versa, muitas vezes conduzindo à simplificação das soluções.

Geometria

Na matemática clássica, a geometria analítica, também chamada geometria de coordenadas e de geometria cartesiana, é o estudo da geometria por meio de um sistema de coordenadas e dos princípios da álgebra e da análise. Contrasta com a abordagem sintética da geometria euclidiana, em que certas noções geométricas são consideradas primitivas, e é utilizado o raciocínio dedutivo a partir de axiomas e teoremas para obter proposições verdadeiras.

Geometria analítica

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Aprendizado de Máquina

A disciplina de Aprendizado de Máquina é uma área da Inteligência Artificial que estuda como as máquinas podem aprender a partir de dados e experiências passadas. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, redes neurais, árvores de decisão, entre outros. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que precisam desenvolver sistemas inteligentes capazes de tomar decisões e realizar tarefas complexas. O conhecimento em Aprendizado de Máquina é fundamental para cientistas de dados, engenheiros de software e outros profissionais da área, que devem aplicar esses conceitos em projetos de inteligência artificial.

Inteligência Artificial E Aprendizado de Máquina - ATIVIDADE IV

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