Associe os termos abaixo as suas respectivas características

Níveis de Planejamento Organizacional: como distingui-los?

Os termos abaixo são importantes em diversas áreas do conhecimento e podem ser associdos a características específicas. Confira:

  1. Inteligência artificial (IA): a inteligência artificial é um conjunto de técnicas e tecnologias que permitem aos computadores realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina e tomada de decisão. A IA pode ser dividida em dois tipos: a IA fraca, que é limitada a realizar tarefas específicas, e a IA forte, que é capaz de realizar quase qualquer tarefa que um ser humano possa realizar.

  2. Machine learning (aprendizado de máquina): o aprendizado de máquina é uma subárea da IA que se concentra em desenvolver algoritmos que permitem que os computadores aprendam por si mesmos, sem precisar de programação explícita. Isso é feito através da análise de grandes conjuntos de dados, permitindo que os algoritmos identifiquem padrões e tomem decisões com base nesses padrões. O aprendizado de máquina é amplamente utilizado em aplicações como reconhecimento de voz e visão, bem como na predição de resultados em diversas áreas, como finanças e saúde.

  3. Deep learning (aprendizado profundo): o aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas, ou seja, redes neurais com muitas camadas ocultas, para realizar tarefas de processamento de dados. As redes neurais são inspiradas na estrutura do cérebro humano e são capazes de aprender por si mesmas a partir de exemplos, sem precisar de programação explícita. O aprendizado profundo é amplamente utilizado em aplicações de visão e reconhecimento de voz, bem como em sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.

  4. Big data: o termo big data se refere a conjuntos de dados muito grandes e complexos, que exigem técnicas e tecnologias especializadas para serem armazenados, processados e analisados. O big data é amplamente utilizado em diversas áreas, como finanças, saúde e marketing, para a tomada de decisões baseadas em insights obtidos a partir da análise de grandes conjuntos de dados.

  5. Internet das coisas (IoT): a Internet das co

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