Confluenza entre Tecnologia de Software e Inteligência Artificial

TECNOLOGIA DE SOFTWARE E INTELI GÊNCIA ARTIFICIAL CONFLUÊNCIA ENTRE AS ÁREAS Vinicius Arrabal de Melo ¹ Mirella Gonçalves da Fonseca Miranda da Silva² ¹ Acadêmico do curso de Engenharia de Computação ²Engenheira Civil Docente Multivix Vitória 1 INTRODUÇÃO Inteligência artificial e engenharia de software são dois domínios separados mas compartilham várias semelhanças e podem se interconectar em vários cenários A inteligência artificial é um subconjunto da ciência da computação que se esforça para estabelecer sistemas computacionais capazes de imitar as habilidades cognitivas humanas LUCENA 1987 Por outro lado a engenharia de software é um campo que se concentra no desenvolvimento de metodologias e abordagens para construir sistemas de software de qualidade excepcional Neste anteprojeto investigaremos a interação entre esses dois campos e como eles podem colaborar para a produção de soluçõ es mais abrangentes e avançadas DE ARAÚJO 2021 O estudo da inteligência artificial IA é focado na construção de estruturas inteligentes ou seja estruturas que possuem a capacidade de imitar as habilidades cognitivas humanas sem influência extern a onde e ssas estruturas podem ser codificadas para executar tarefas que geralmente requerem intelecto humano como interpretação linguística tomada de decisão análise de i magem e reconhecimento de voz ou seja a IA é um campo interdisciplinar que se inspira em várias outras áreas de especialização como neurociência psicologia filosofia mat emática e ciência da computação CANDEIAS 2022 Segundo Caldas 2021 o campo da engenharia de software é centrado no estabelecimento de princípios e práticas para produzir programas do mais alto calibre que abrange o processo de especificação projeto desenvolvimento te ste e manutenção onde bu sca se aprimorar as técnicas utilizadas no desenvolvimento de programas a engenharia de software visa aumentar a e ficiência e a confiabilidade de natureza interdisciplinar a engenharia de software se cruza com outros campos como gerenciamento de projetos análise de requisitos e garantia de qualidade de software Embora inteligência artificial e engenharia de software sejam campos separados eles compartilham uma infinidade de semelhanças onde o objetivo principal de ambos é produzir sistemas computacionais sofisticados que possam resolver problemas intrincados A inteligência artificial pode ser vista como um subconjunto da engenharia de software uma vez que os sistemas de IA são essencialmente um tipo de software Além disso a IA também pode ser percebida como um instrumento complementar para a engenharia de software pois pode aumentar a eficácia dos sistemas que exigem processos complexos de tomada de decisão SANTAELLA 2023 A utilização da IA no desenvolvimento de software é diversa Uma estratégia predominante é confiar na IA durante a fase de design Os sistemas de IA podem fornecer informações cruciais para ajudar os engenheiros de software a tomar decisões informadas e precisas OLIVEIRA 2021 Além disso a IA tem a capacidade de identificar falhas e mau funcionamento em sistemas de software e corrigilos automaticamente onde a IA também pode ser aplicada na manutenção de sistemas de software evitando brechas e anomalias de segurança ent re outras coisas OLIVEIRA 2022 Dessa forma os dois campos de IA e engenharia de software são mutuamen te benéficos e complementares onde a IA fornece técnicas e ferramentas práticas que podem ser usadas na engenharia de software enquanto ela fornece o contexto necessário para a aplicação da IA A expectativa é que à medida que a IA continue a evoluir e amadurecer ela seja cada vez mais integrada à engenharia de software levando a avanços e transformações significativos nos cenários tecnológico e de neg ócios PRESSMAN et al 2021 Se alguém examinasse os domínios da inteligência artificial e da engenharia de software observaria que ambos compartilham a computação como um denominador comum No entanto os dois domínios divergem em sua atuação e objetivos finais A inteligência artificial se esforça em criar máquinas que podem replicar o raciocínio humano e lidar com problemas complexos enquanto a engenharia de software dedicase a geração de programas de al to desempenho e livre de erros A inteligência artificial tem uma história que remonta à década de 1950 quando os pesquisadores começaram a experimentar algoritmos que poderiam replicar a inteligência humana Desde então várias técnicas foram desenvolvidas como aprendizado de máquina redes neurais e visão computacional Hoje a inteligência artificial é uma área em constante evolução e suas aplicações são vastas desde carros aut ônomos até diagnósticos médicos GOMES MARCIAL DOS SANTOS 2021 Em contraste com sua contraparte de hardware a engenharia de software se concentra no desenvolvimento de programas confiáveis eficientes e simples de preservar A engenharia de software pode ser rastreada até a década de 1960 quando a programação estruturada e a metodologia em cascata foram estabelecidas Desde então outras metodologias surgiram entre elas a metodologia ágil e a programação orientada a objetos De aplicativos corporativos a sistemas modernos a engenharia de software é crítica em sua construção Ao comparar os dois campos tornase claro que eles empregam metodologias distintas mas ambos compartilham o objetivo comum de criar sistemas computacionais excepcionais A inteligência artificial se dedica a projetar aplicações que emula processos cognitivos humanos enquanto a engenharia de software prioriza o desenvolvimento de sistemas eficientes e confiáveis para os usuários Ambas são áreas dinâmicas e têm grande influência na forma como interagimos com a tecnologia 11 JUSTIFICATIVA DO TEMA Segundo Goldani 2022 a tecnologia de software e a inteligência artificial são duas áreas que estão em constante evolução e têm tido um impacto significativo em diversos setores A confluência entre essas áreas pode ser justificada pelo fato de que a inteligência artificial depende de software para funcionar e o software pode ser aprimorado por meio da incorporação de técnicas de inteligência artificial Além disso a aplicação de inteligência artificial no desenvolvimento de software pode automatizar tarefas repetitivas melhorar a detecção de erros e aumentar a eficiência do processo de desenvolvimento SAYAD 2022 Dessa forma a união dessas áreas pode trazer benefícios tanto para o desenvolvimento de programas quanto para a aplicação de inteligência artificial em diversos setores da sociedade 12 DELIMITAÇÃO DO TEMA A delimitação do tema Tecnologia de Software e Inteligência Artificial Confluência entre as Áreas pode ser feita por meio da análise da aplicação da inteligência artificial no desenvolvimento de software com foco na automação de tarefas detecção de erros e melhoria da eficiência do processo de desenvolvimento Além disso a delimitação pode incluir a análise da aplicação de técnicas de inteligência artificial em aplicativos específicos como chatbots reconhecimento de fala e imagem e análise de dados A delimitação também pode abranger a discussão sobre os impactos da confluência entre essas áreas em diversos setores da sociedade como saúde finanças e transporte 13 PROBLEMA DA PESQUISA A interseção de tecnologia de software e inteligência artificial é uma promessa imensa para remodela r várias facetas da sociedade onde n o entanto esta fusão não é isenta de dificuldades e obstáculos ALEXANDRE 2022 Um grande desafio a ser superado é a necessidade de profissionais qualificados e especializados em ambas as áreas Esses especialistas devem ter a habilidade de integrar técnicas de inteligência artificial de forma perfeita e segura no desenvolvimento de programas Quando a tecnologia de software e a inteligência artificial se cruzam as considerações éticas e a responsabilidade vêm à tona onde u ma questão que deve ser abordada é a possibilidade de vieses e discriminação nos algoritmos de IA que podem resultar em resultados injustos e prejudiciais para indivíduos ou grupos sociais específicos LIMA 2022 Além disso surgem preocupações sobre privacidade e segurança de dados devido à capacidade do software inteligente de coletar e analisar informações pessoais confidenciais Para que essa integração seja vantajosa para a sociedade como um todo é fundamental um diálogo amplo e abrangente sobre os desafios e impasses inerentes à fusão desses campos 14 HIPÓTESE Uma hipótese que pode ser levantada em relação ao tema Tecnologia de Software e Inteligência Artificial Confluência entre as Áreas é que a aplicação de técnicas de inteligência artificial no desenvolvimento de software pode aumentar a eficiência e a qualidade do processo de desenvolvimento além de permitir a criação de softwares mais inteligentes e inovadores A hipótese considera que com o avanço da inteligência artificial é possível automatizar tarefas repetitivas e melhorar a detecção de erros tornando o desenvolvimento de software mai s ágil e eficiente MARTINS 2020 No entanto a hipótese também considera que a integração entre essas áreas pode trazer desafios e problemas como o viés presente em algoritmos de inteligência artificial e a necessidade de profissionais capacitados e especializados em ambas as áreas Portanto é preciso que haja um equilíbrio entre a aplicação de técnicas de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações e a consideração dos impactos éticos sociais e legais dessa aplicação a fim de garantir que essa confluência seja benéfica para a sociedade como um todo 15 OBJETIVOS 151 Objetivo Geral O objetivo geral do estudo sobre a união entre a tecnologia de software e a inteligência artificial é compreender como essa integração pode trazer benefícios para o desenvolvimento de software e para a utilização de técnicas de inteligência artificial em diversos setores da sociedade Além disso buscase analisar os desafios e problemas que decorrem dessa união a fim de propor soluções e estratégias para lidar com essas questões 152 Objetivos Específicos Analisar como a aplicação de técnicas de inteligência artificial pode melhorar a eficiência e a qualidade do processo de desenvolvimento de software Identificar os desafios e problemas relacionados à confluência entre a tecnologia de software e a inteligência artificial Propor soluções e estratégias para lidar com os desafios e problemas relacionados à confluência entre a tecnologia de software e a inteligência artificial Analisar os impactos da confluência entre a tecnologia de software e a inteligência artificial em diversos setores da sociedade co mo saúde finanças e transporte Explorar a interação entre a tecnologia de software e a inteligência artificial para desenvolver ferramentas mais inovadores e inteligentes trazendo benefícios para a sociedade 2 REFERENCIAL TEÓRICO 21 ENGENHARIA DE SOFTWARE A aplicação sistemática de abordagens científicas e técnicas para desenvolvimento operação e manutenção de software é o que con stitui a engenharia de software GIRARDI 2004 É um campo de engenharia que surgiu para abordar as complexidades que envolvem a produção de software que abrange sua c riação manutenção e revisão onde o desenvolvimento de software constitui um processo multifacetado que se diferencia consoante o tipo de produto ou projeto podendo envo lver várias equipas e processos DE OLIVEIRA FREIRE 2019 No campo da engenharia de software o uso de processos de desenvolvimento é fundamental para a criação produção e manutenção de aplicações de primeira linha Esses processos incluem várias etapas como levantamento de requisitos análise de dados design e desenvolvimento teste e implementação e finalmente manutenção e evolução do produto Esses procedimentos geralmente são iterativos e envolvem várias etapas o que permite ajustes e avanços contínuos até que o produto seja entregue com sucesso WAZLAWICK 2019 A engenharia de software viu um surgimento recente de métodos de desenvolvimento ágil que se caracterizam por sua abordagem inovadora O que diferencia os métodos ágeis é sua ênfase no envolvimento do cliente trabalho em equipe e feedback frequente e imediato para produzir aplicativos em ciclos mais curtos Os métodos ágeis são geralmente mais maleáveis e passíveis de mudanças dentro do projeto o que permite a detecção pr ecoce de possíveis preocupações FRANZOLIN 2019 De acordo com Trindade 2018 a elaboração de sistemas que atendam às demandas do usuário é uma atividade artística e científica denominada design de software Esse procedimento é fundamental para o desenvolvimento de programas que requer organização dos requisitos em uma estrutura coerente que permita a implementaçã o A fase de design é uma das etapas mais cruciais do desenvolvimento da aplicação pois estabelece a estrutura que guiará todo o processo de processamento O processo de teste de software é um componente crítico para garantir a excelência do produto Em todas as fases da produção de software desde o início de um projeto até a conclusão da entrega são realizados testes para garantir que o software satisfaça as necessidades do usuário e opere com precisão e confiabilidade Além disso o teste é fundamental para identificar e corrigir problemas antes que se tornem graves o que por sua vez reduz despesas e maximiza a efi ciência da produção de software FERNANDES 2022 22 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL O conceito de inteligência artificial IA envolve o desenvolvimento de mecanismos que podem lidar com cenários intrincados sem o envolvimento direto de seres humanos Esses mecanismos têm a capacidade de aprender raciocinar e fazer julgamentos com base nas informações Embora a sociedade moderna geralmente considere a IA como uma inovação relativamente nova a ideia de construir máquinas que possam executar funções inteligentes existe em várias formas de IA incluindo sistemas especializados desde os tempos antigos nas mitologias grega e egípcia LOPES 2020 Existem vários tipos de inteligência artificial incluindo redes neurais aprendizado por reforço e aprendizado profundo Os sistemas especialistas são projetados para realizar tarefas específicas como diagnosticar doen ças ou jogar jogos como xadrez SKALFIST MIKELSTEN TEIGENS 2020 As redes neurais são modeladas de acordo com o cérebro humano e podem aprender por meio de exemplos tornandoas ideais para situações em que as soluções precisam ser derivadas de dados O aprendizado por reforço é o processo de treinar um agente para realizar ações em um ambiente para maximizar as recompensas que recebe O aprendizado profundo por outro lado é um tipo específico de rede neural que se destaca no reconhecimento de padrões intrincados em conjuntos de dados extensos MONTENEGRO 2019 O funcionamento adequado dos sistemas de inteligência artificial IA depende fortemente de algoritmos de IA pois eles permitem que as máquinas adquiram conhecimento por meio do aprendizado baseado em exemplos Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados permitem que os algoritmos observem exemplos de entrada e saída que são rotulados Em contraste os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados permitem que os algoritmos detectem padrões não rotulados nas entradas de dados LACERDA 2022 A implementação da tecnologia de IA é extensa variando de diagnósticos médicos a sistemas de reconhecimento facial assistentes de voz e veículos autônomos onde e mbora vários desses aplicativos ofereçam benefícios na forma de maior eficiência e precisão é crucial reconhecer as consequências éticas e sociai s associadas à tecnologia de IA FERRITE 2019 A IA tem o potencial de promover preconceito e discriminação se não for programada para operar de forma justa e equitativa Também pode levar ao deslocamento generalizado do trabalho uma vez que assume papéis humanos Além disso a IA pode apresentar dilemas éticos como determinar se um carro autônomo deve priorizar a segurança de seu passageiro ou de um pedestre em um acidente iminente Em conclusão o campo da IA avança rapidamente e promete muitos benefícios mas deve ser abordado com cautela para miti gar quaisquer riscos associados SCHWAB DAVIS 2020 23 SEMELHANÇAS ENTRE IA E ENGENHARIA DE SOFTWARE Um domínio sólido de matemática lógica e pensamento crítico é crucial em ambos os campos Ambos os campos visam resolver problemas intrincados A engenharia de software se preocupa com a criação de software confiável e adaptável enquanto a inteligência artificial se concentra no desenvolvimento de soluções que emulam a inteligência humana Ambos os campos exigem uma colaboração efetiva entre equipes multifuncionais bem como u m processo contínuo de evolução WAZLAWICK 2019 Ao comparar IA e engenharia de software a principal diferença está em seus objetivos de design A engenharia de software é focada principalmente no desenvolvimento de sistemas orientados a processos Por outro lado a inteligência artificial visa cri ar sistemas orientados a dados PACOLA 2021 Na engenharia de software a ênfase está na implementação de processos e metodologias enquanto na inteligência artificial é necessária proficiência em estatística mineração de dados e aprendizado de máquina Além disso a inteligência artificial exige a criação de algoritmos autogovernados que podem se ajustar à evolução dos dados um recurso menos prevalente em empreendimentos de engenharia de software que aderem a padrões predetermi nados RODRIGO 2020 O contexto é determinante para a relevância da engenharia de software e da inteligência artificial Para quem busca produzir software confiável e escalável a engenharia de software é fundamental Por outro lado aqueles que procuram resolver problemas intrincados e detectar padrões em grandes quantidades de dados irão gravitar em torno da inteligência artificial Apesar de algumas semelhanças é importante enfatizar que a metodologia preferida depende do objetivo pretendido LUMANGO 2020 Ambos os campos são igualmente vitais e se complementam na criação de soluções tecnológicas Os domínios da inteligência artificial e da engenharia de software estão em constante evolução e transformação Eles têm imensa importância para as indústrias contemporâneas e futuras Com os avanços tecnológicos estamos testemunhando tendências emergentes e o potencial de desenvolvimento colaborativo entre os dois campos Uma das últimas tendências em IA é a criação de tecnologias de conversação sofisticadas como chatbots e assistentes virtuais A integração de sistemas baseados em IA tornouse cada vez mais prevalente em uma infinidade de serviços desde assistentes pessoais até atendimento ao cliente Para acomodar esses serviços a engenharia de software deve estabelecer metodologias inovadoras para construir e executar sistemas de diálogo ao mesmo tempo em que os funde com sistemas back end O aumento dos recursos de aprendizado profundo em aplicativos de IA é uma tendência contínua Com o avanço contínuo das tecnologias de aprendizado de máquina os aplicativos de IA estão se tornando cada vez mais sofisticados Essa sofisticação pode levar a uma maior demanda por desenvolvedores de software com conhecimento especializado em IA Outra tendência usando a IA é a automação de muitas tarefas que antes eram feitas manualmente onde i sso pode incluir desde a criação de conteúdo até a análise de grandes conjuntos de dados À medida que essas tarefas se tornam automatizadas surgem novas oportunidades de trabalho em setores especializados como a engenharia de software A IA e a engenharia de software estão intimamente ligadas de várias maneiras pois ambas as indústrias possuem habilidades transferíveis A engenharia de software tem experiência na criação de sistemas escaláveis e flexíveis enquanto a IA tem expertise em automatizar processos e construir sistemas adaptativos A interseção de IA e engenharia de software é particularmente evidente no desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina Os especialistas em IA podem desenvolver projetos abrangentes para esses sistemas enquanto os engenheiros de software podem aproveitar seus conhecimentos em ferramentas e tecnologias para transformar esses projetos em códigos funcionais que podem ser int egrados aos sistemas existentes KISSINGER SCHMIDT HOTTENLOCHER 2021 Os sistemas de reconhecimento de voz e processamento de imagem são outra área em que a colaboração entre a IA e a engenharia de software pode ser benéfica Os programadores de IA podem projetar os algoritmos e sistemas necessários para reconhecer esses tipos de entrada e os engenheiros de software podem integrar esses sistemas em aplicativos e serviços maiores pa ra aprimorar sua funcionalidade CARVALHO 2020 Para concluir os campos de inteligência artificial e engenharia de software têm uma importância significativa e estão em contínuo estado de fluxo e adaptação À medida que novas tendências e tecnologias surgem há ampla oportunidade para que esses dois domínios se unam e avancem em conjunto A evolução da comunicação e colaboração entre programadores de IA e engenheiros de software sem dúvida levará ao desenvolvimento de soluções novas e inovadoras que transformarão o cenário da tecnologia futura 3 METODOLOGIA 31 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA A metodologia de pesquisa é fundamental para o desenvolvimento de um estudo bem estruturado e coerente com os objetivos propostos No contexto da pesquisa básica a abordagem qualitativa é uma das mais utilizadas pois permite uma análise mais aprofundada e detalhada do fenômeno estudado MATTAR RAMOS 2021 A tecnologia de software e a inteligência artificial são áreas que têm crescido significativamente nos últimos anos e a confluência entre elas tem sido objeto de interesse de diversos pesquisadores Nesse sentido uma pesquisa básica com abordagem qualitativa e técnicas de pesquisa descritiva e bibliográfica pode ser uma excelente maneira de investigar e ssa relação e suas implicações Em primeiro lugar é importante definir o problema de pesquisa e os objetivos do estudo No caso em questão o problema pode ser definido como a necessidade de compreender como a tecnologia de software e a inteligência artificial se relacionam quais são as principais aplicações dessas áreas em conjunto e quais são as implicações dessa rela ção para a teoria e a prática Em seguida é preciso selecionar a amostra de participantes e definir os critérios de inclusão e exclusão Nesse caso a amostra pode ser composta por pesquisadores profissionais e estudantes das áreas de tecnologia de software e inteligência artificial com conhecimentos e experiências relevantes sobre o tema em questão onde se encaixa a pesquisa descritiva por sua vez tem como objetivo descrever e analisar as características de um determinado fenômeno sem se preocupar em estabelecer relações causais entre variáveis É uma abordagem que se concentra nas características o bserváveis do objeto de estudo A pesquisa bibliográfica é uma técnica de coleta de dados que utiliza a análise de fontes documentais como livros artigos teses e dissertações É uma abordagem que permite uma análise mais aprofundada e crítica do que já foi produzido sobre o tema Para conduzir uma pesquisa básica com abordagem qualitativa é crucial seguir alguns passos metodológicos Em primeiro lugar é necessário identificar o problema de pesquisa e os objetivos do estudo Em seguida é preciso selecionar a amostra de participantes A coleta de dados pode ser feita por meio de entrevistas observação participante ou análise de documentos É fundamental que as informações obtidas sejam transcritas e organizadas de maneira clara e objetiva para que possam ser analisadas posteriormente A análise dos dados pode ser feita por meio de técnicas como a análise de conteúdo análise de discurso ou análise de narrativas É fundamental que a análise seja realizada de forma sistemática e rigorosa a fim de garantir a validade e a confiabilidade dos resu ltados SAMPAIO LYCARIÃO 2021 Os resultados da pesquisa podem indicar uma série de implicações teóricas e práticas Por exemplo podese identificar que a tecnologia de software e a inteligência artificial se complementam em diversas aplicações como no desenvolvimento de sistemas de recomendação análise de dados e reconhecimento de padrões Além disso podese apontar para as vantagens e desafios da utilização conjunta dessas áreas como a necessidade de desenvolver algoritmos mais sofisticados e eficientes Por fim é importante que os resultados sejam interpretados e discutidos à luz dos objetivos da pesquisa e da literatura existente sobre o tema Devese apresentar uma conclusão clara e objetiva evidenciando os principais achados da pesquisa e suas implicações para a teoria e prática da tecnologia de software e inteligência artificial 4 CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO DO PROJETO DE PESQUISA Atividades Mês 1 Mês 2 Mês 3 Mês 4 Mês 5 Mês 6 Revisão Bibliográfica x x Definição do problema da pesquisa e hipóteses x x Coleta de dados x x Revisão Bibliográfica complementar x x x Análises de dados qualitativos x x Elaboração do referencial teórico x x Análise dos resultados x x x Elaboração da discussão dos resultados x x x Redação da introdução metodologia e conclusão x x x Revisão e formatação final do trabalho x 5 REFERÊNCIAS ALEXANDRE António da Costa Novos Desafios da Administração Pública Inteligência Artificial e Ética nos Sistemas Inteligentes com Autonomia 2022 Tese de Doutorado Instituto Superior de Ciências Sociais e Políticas CARVALHO Allan Pereira de Viés algorítmico e discriminação possíveis soluções regulatórias para o Brasil 2020 CALDAS Eduardo António Costa Implementação de uma nova descrição por processos estudo de casoindústria automóvel 2021 Dissertação de Mestrado CANDEIAS Fabio Torres das Influências tecnológicas relevantes para o Direito Societário e o mercado de capitais 2022 Tese de Doutorado Universidade de São Paulo DE OLIVEIRA FREIRE Tiago Manuel Carvalho Contributo para um Modelo de Balcão Único Online O Caso da Gestão Municipal de Processos Urbanísticos 2019 DE ARAÚJO Vitor Eduardo Lacerda et al Reflexos da inteligência artificial no direito penal veículos autônomos e a responsabilidade criminal 2021 FERRITE Guilherme Campoi Estratégias regulatórias e inteligência artificial uma análise do debate acerca de riscos e tópicos relevantes 2019 FERNANDES Pedro Arthur Processo de software no desenvolvimento de software em saúde uma análise crítica e aprendizados no projeto SigSaúde 2022 Trabalho de Conclusão de Curso Universidade Federal do Rio Grande do Norte FRANZOLIN Camila Ticiana Silva Barreiras na implementação de metodologias ágeis estudo de caso em uma empresa de meios de pagamento 2019 Tese de Doutorado Universidade de São Paulo GOLDANI Thaila Negrini Inteligência artificial hipervigilância estatal e direitos humanos análise do sistema de monitoramento inteligente utilizado pelo Estado de São Paulo para prevenção e combate ao covid19 2022 GIRARDI Rosario Engenharia de Software baseada em Agentes In Procedimentos do IV Congresso Brasileiro de Ciência da Computação CBComp 2004 sn 2004 GOMES Liliana Isabel Esteves MARCIAL Viviana Fernández DOS SANTOS Miguel Nuno Marques O impacto da inteligência artificial nos serviços de informação inovação e perspetivas para as bibliotecas Colecção CACiência Aberta p 393 2021 KISSINGER Henry SCHMIDT Eric HOTTENLOCHER Daniel A Era da Inteligência Artificial Leya 2021 LACERDA Bruno Torquato Zampier Estatuto Jurídico da Inteligência Artificial Entre categorias e conceitos a busca por marcos regulatórios Editora Foco 2022 LIMA Vinícius Costa Arquitetura e recursos computacionais para coleta gestão e interoperabilidade de dados de tuberculose 2022 Tese de Doutorado Universidade de São Paulo LOPES Giovana Figueiredo Peluso et al Inteligência artificial IA considerações sobre personalidade imputação e responsabilidade 2020 LUMANGO José Francisco Regulação e supervisão das fintechs nos mercados financeiro da União Europeia 2020 Tese de Doutorado LUCENA Carlos JP Inteligência artificial e engenharia de software Jorge Zahar 1987 MATTAR João RAMOS Daniela Karine Metodologia da pesquisa em educação abordagens qualitativas quantitativas e mistas Grupo Almedina 2021 MARTINS Welington da Silva Controle de acesso baseado em tokens para nuvem de coisas Uma análise entre segurança e desempenho aplicado a dados sensitivos de saúde 2020 Tese de Doutorado Universidade de São Paulo MONTENEGRO Fabrício Julian Carini et al Redes neurais como alternativas ao Jacobiano na solução iterativa da cinemática inversa 2019 OLIVEIRA Vânia Filipa Moreira Queirós de Cibersegurança e Inteligência Artificial Como garantir a segurança de um Sistema de Informação 2021 Tese de Doutorado OLIVEIRA Jordan Vinícius de et al Digame o que acessas e direi quem tu és O direito ao anonimato no ciberespaço 2022 PACOLA Vinícius Inteligência artificial na engenharia de software 2021 PRESSMAN Roger S MAXIM Bruce R Engenharia de software9 McGraw Hill Brasil 2021 RODRIGO LUCIANO Aplicação De Técnicas De Machine Learning Na Detecção De Presença De Doenças Na Folha Do Cafeeiro 2020 SAMPAIO Rafael Cardoso LYCARIÃO Diógenes Análise de conteúdo categorial manual de aplicação 2021 SKALFIST Peter MIKELSTEN Daniel TEIGENS Vasil Inteligência Artificial a quarta revolução industrial Cambridge Stanford Books 2019 SANTAELLA Lucia A inteligência artificial é inteligente Digitaliza Conteudo 2023 SAYAD Alexandre Le Voci Inteligência artificial e seu impacto no desenvolvimento do pensamento crítico 2022 SCHWAB Klaus DAVIS Nicholas Aplicando a quarta revolução industrial Edipro 2019 TRINDADE Gabriela Oliveira da Visualização da rastreabilidade em projetos ágeis através de dados contidos em ferramentas de apoio à gerência de projetos 2018 Dissertação de Mestrado Brasil WAZLAWICK Raul Engenharia de software conceitos e práticas Elsevier Editora Ltda 2019 1