Inteligência Artificial: Processo de Aprendizagem

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorEditora Progressopt_BR
Autor(es): dc.contributor.authorSouza, Ligiane Oliveira dos Santos-
Autor(es): dc.contributor.authorRodrigues, Carlos Victor Santos-
Autor(es): dc.contributor.authorAndrade, Louriete Pereira de-
Autor(es): dc.contributor.authorSouza, Rizoni Alves de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-06-13T01:24:25Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-06-13T01:24:25Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-12-
identificador: dc.identifier.otherInteligência Artificial Processo de Aprendizagempt_BR
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1000325-
Resumo: dc.description.abstractA inteligência artificial (IA), outrora domínio exclusivo da ficção científica e dos círculos acadêmicos mais especializados, consolidou-se nas últimas décadas como um dos pilares da revolução tecnológica contemporânea. Seu impacto reverbera em todos os setores da sociedade, da medicina à educação, da indústria ao entretenimento, provocando transformações profundas na maneira como vivemos, trabalhamos, aprendemos e nos relacionamos. Diante desse cenário, torna-se imperativo compreender os fundamentos que regem essa nova fronteira do conhecimento humano. O presente volume, “Inteligência Artificial: Processo de Aprendizagem”, propõe-se a abordar, de forma meticulosa e acessível, os mecanismos que sustentam a capacidade de aprendizado das máquinas — núcleo essencial para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Ao lançar luz sobre os fundamentos teóricos, metodológicos e aplicados do processo de aprendizagem artificial, esta obra contribui significativamente para a formação de uma visão crítica, sólida e atualizada acerca da IA. Este livro não é apenas um compêndio técnico. É, antes de tudo, uma jornada pela epistemologia da aprendizagem automatizada, perpassando desde os algoritmos clássicos de aprendizado supervisionado até os modelos mais avançados de redes neurais profundas, passando pelas abordagens não supervisionadas, semi-supervisionadas e por reforço. A abordagem adotada combina rigor científico com clareza didática, oferecendo ao leitor um equilíbrio necessário entre teoria e prática. Destinado a estudantes, pesquisadores, profissionais da área de tecnologia e a todos os que se interessam pelas intersecções entre ciência da computação, estatística, matemática e cognição artificial, o livro convida à reflexão sobre os limites, as possibilidades e as implicações éticas do uso da inteligência artificial na sociedade contemporânea. Ao tratar o aprendizado de máquina não apenas como uma ferramenta, mas como um fenômeno sistêmico e interdisciplinar, esta obra amplia o horizonte da compreensão sobre o tema. Vivemos em uma era em que o conhecimento torna-se obsoleto com rapidez inédita. Nesse contexto, livros como este são preciosos faróis, orientando a formação de novos saberes e instigando o pensamento crítico. Ao leitor atento e curioso, resta o convite à imersão: que cada página possa ser uma oportunidade de descoberta, cada conceito uma semente de inovação, e cada capítulo um estímulo à construção de um futuro mais inteligente, justo e humano.pt_BR
Tamanho: dc.format.extent903pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetypepdfpt_BR
Idioma: dc.language.isopt_BRpt_BR
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil*
Licença: dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/*
Palavras-chave: dc.subjectEducação, pesquisa e tópicos relacionadospt_BR
Palavras-chave: dc.subjectDidática - Métodos de ensino instrução e estudopt_BR
Título: dc.titleInteligência Artificial: Processo de Aprendizagempt_BR
Tipo de arquivo: dc.typelivro digitalpt_BR
Curso: dc.subject.courseGrupo MultiAtual Educacionalpt_BR
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