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UNINASSAU 
ANALISE e DESENVOLVIMENTO de SISTEMAS 
Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios 
Fernanda de Sousa Barros – 01565891 
 
Atividade contextualizada 
Ultimamente a inteligência artificial tem sido amplamente adotada em diversas 
áreas de negócios, impulsionando a tomada de decisões e gerando insights 
valiosos a partir de grandes conjuntos de dados. Dentro desse universo, o 
machine learning e o deep learning se destacam como duas das principais 
tecnologias utilizadas para o desenvolvimento de soluções de inteligência 
artificial. 
O machine learning consiste em um conjunto de técnicas que permitem que 
um sistema aprenda e melhore a partir de dados, sem a necessidade de ser 
explicitamente programado para isso, pois o sistema é capaz de identificar 
padrões e realizar previsões com base em experiência anteriores. Essa 
abordagem tem sido utilizada em diversos setores, como finanças, saúde e 
varejo, para realizar tarefas como detecção de fraude, diagnósticos médicos e 
personalização de recomendações de produtos. 
Já o deep learning é uma abordagem mais avançada de machine learning, que 
utiliza redes neurais artificiais para processar dados. Esse tipo de técnica tem 
sido utilizado para solucionar problemas complexos, como reconhecimento de 
imagens e processamento de linguagem natural. Além disso, o deep learning 
tem sido empregado em setores como finanças e seguranças, para prever 
tendências de mercado e identificar atividades suspeitas. 
Apesar das vantagens trazidas pelo machine learning e deep learning, essas 
tecnologias também apresentam desafios e riscos. O machine learning e o 
deep learning são tecnologias fundamentais para geração de insigthts em 
negócios. 
 
 
 
Referencias Bibliográficas: 
ARTERO, A.O. Inteligência artificial: teórica e pratica. São Paulo: Editora 
Livraria da Física, 2009. 230 p. 
 
BITTENCOURT, G. Inteligência artificial – Ferramentas e Teorias. Editora da 
UFSC. 2ª. Edição. Florianópolis, 2001.362 p. 
FERNANDES, A. M. R. Inteligência artificial. Florianópolis: Visual Books, 2003. 
160 p.

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