AV1- Inteligência Artificial Aplicada a Negócios!

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Conteúdo do exercício
1. 
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Metodologia Ativa - Resolução de problemas: O objetivo dessa atividade é instigar a resolução de problemas com base no que foi estudo nesta disciplina. Aqui você deve explorar as possibilidades da metodologia ativa na contextualização do assunto proposta para solução de problemas.
 
Preparado (a)? Vamos começar!
Desejo boas-vindas a você na Atividade Contextualizada da disciplina. Agora, teremos uma oportunidade diferenciada de estudo, reflexão e construção de conhecimento dos temas abordados em nossa disciplina.
Aqui, você irá desenvolver e apresentar sua opinião no que diz respeito à disciplina. Além disso, para concluir esta atividade, é necessário que você leia textos, artigos científicos, artigos publicados em revistas e demais informações que te auxiliem em seus argumentos e possíveis questionamentos. Por isso, atenha-se ao tema proposto e busque utilizar de termos técnicos com clareza, para a compreensão do texto.
Lembre-se de que, durante o estudo de nossa disciplina, você agregou informações de extrema importância para sua vida acadêmica e/ou profissional. Baseado (a) nesses conhecimentos adquiridos e em suas pesquisas, elabore sua resposta autoral e evite utilizar textos integrais, tanto dos materiais de estudo, quanto dos disponíveis na internet. Não se esqueça DE INSERIR AS DEVIDAS REFERÊNCIAS utilizadas na sua produção. 
Dito isso, vamos em frente!
1. Para começar, análise com atenção o texto e, em seguida, elabore sua resposta!
Leia o texto a seguir:
Seja na forma de tecnologias de aprendizado profundo, veículos autônomos ou robôs inteligentes, a inteligência artificial está fazendo sua presença ser sentida em todo o mundo conectado e está aprimorando os recursos de análise e inteligência de negócios.
O volume e a complexidade crescentes dos dados de negócios estão impulsionando a adoção comercial de inteligência artificial em ferramentas de análise de negócios em vários setores. Assim, o uso predominante de inteligência artificial está ajudando empresas a extrair insights acionáveis ​​de conjuntos de dados grandes e complexos e fornecer recomendações de negócios que podem ser entendidas por qualquer usuário.
2. Com base na interpretação do texto acima, juntamente com seus conhecimentos adquiridos ao longo da disciplina, elabore o seu texto argumentativo-dissertativo, respondendo aos questionamentos abaixo:
Sabe-se que a inteligência artificial vem sendo utilizada em diferentes setores da indústria, baseando-se em machine learning, deep learning, entre outros tipos de tecnologia. Com base nesses recursos, observamos várias aplicações de inteligência artificial em negócios na forma de aplicativos, softwares e ferramentas.
Considerando os estudos da nossa disciplina e o conteúdo do e-book, elabore um texto argumentativo-dissertativo sobre MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING
3. Não se esqueça: Sua dissertação deverá conter até 30 (trinta) linhas.
Aguardo sua produção.  Bons estudos!
Os termos machine learning e deep learning faz parte da evolução que possibilita que máquinas pensem como os humanos, porém não são a mesma coisa, um evolui a partir do outro. Machine learnig significa aprendizado de máquina e Deep learnign significa aprendizagem profunda, sendo ele os pilares que sustentam a inteligência artificial (IA).
Machine learning é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e permitir que os computadores aprendam com esses modelos e gerem insights inteligentes sem serem pré-programados. De forma mais geral, podemos dizer que o aprendizado de máquina é o campo da ciência da computação que torna a inteligência artificial uma realidade. Com o aprendizado de máquina, os computadores podem encontrar respostas sem serem especialmente programados. Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com os dados que lhes são apresentados, treinando assim o aprendizado de máquina para realizar diferentes tarefas de forma autônoma. 
Deep Learning É uma parte do aprendizado de máquina que imita a rede neural do cérebro humano por meio de algoritmos avançados. Esta abordagem de aprendizagem automática, que se baseia em redes neurais profundas, tornou-se um catalisador para avanços surpreendentes em diferentes campos. Dessa forma, o deep learning dá vida a sistemas capazes de reconhecer objetos, rostos e padrões em imagens e vídeos. Isto promoveu o desenvolvimento da automação industrial, na área da saúde, vigilância da segurança e até gerou a tecnologia de automóveis autónomos, que deverá revolucionar o transporte urbano. Mas não é apenas a indústria que beneficia deste recurso.
Investir em tecnologias como machine learning e deep learning é de importância estratégica para empresas e organizações em todo o mundo. Estas tecnologias têm o poder de revolucionar a forma como as empresas operam, proporcionando inúmeras vantagens competitivas, melhorando a tomada de decisões e impulsionando a inovação.
SALESFORCE BRASIL. Deep e Machine Learning: qual a diferença? Disponível em:https://www.salesforce.com/br/blog/machine-learning-vs-deep-learning/ . Acesso em 21 ago 2023.
SOUZA, Rodrigo Menezes de. Inteligência artificial aplicada aos negócios. Ser educacional, Recife -Pe, 2020. 
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