Imagine que você está jogando um jogo de tabuleiro complexo. O Apoio à Decisão seria como um manual do jogo, ajudando você a tomar as melhores decisões com base nas regras e estratégias. A Inteligência Artificial seria como um jogador experiente, capaz de aprender as regras e estratégias do jogo e tomar decisões inteligentes. Os Métodos Quantitativos seriam como usar uma calculadora para fazer cálculos complexos rapidamente e com precisão.
Explicação
- Apoio à Decisão: Refere-se a sistemas que fornecem suporte para o gerenciamento de negócios em vários níveis da organização. Eles auxiliam na seleção e avaliação de alternativas de ações, utilizando análise lógica e quantitativa de fatores relevantes.
- Inteligência Artificial (IA): É um campo da ciência da computação que se dedica ao estudo e ao desenvolvimento de máquinas e programas computacionais capazes de reproduzir o comportamento humano na tomada de decisões e na realização de tarefas.
- Métodos Quantitativos: São processos analíticos que envolvem um conjunto de ferramentas estatísticas para medir, entender e avaliar métricas e dados. Estas ferramentas ajudam a produzir resultados tangíveis a partir de dados obtidos a partir de experimentos, observações ou testes.
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- Apoio à Decisão: Entender os princípios básicos de tomada de decisão e como os sistemas de apoio à decisão podem auxiliar nesse processo.
- Inteligência Artificial: Compreender o conceito de aprendizado de máquina e como ele é aplicado na IA.
- Métodos Quantitativos: Aprender sobre análise estatística e como ela é usada para interpretar dados.
Ponto Cego
- Apoio à Decisão: Como garantir que os sistemas de apoio à decisão estão alinhados com os objetivos estratégicos da organização?
- Inteligência Artificial: Quais são os limites éticos e técnicos da IA?
- Métodos Quantitativos: Como garantir a precisão e a confiabilidade dos dados usados nos métodos quantitativos?
Assunto Relacionado
Saiba mais sobre como a Inteligência Artificial é usada nos Sistemas de Apoio à Decisão ou como os Métodos Quantitativos são aplicados na IA!
1 Big Data.
1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.
1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.
1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.
1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
2.1 Definição e características de um Data Warehouse.
2.2 Data Mart.
2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.
2.4 Modelagem Multidimensional.
2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.
2.6 Projeto de Data Warehouse.
2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).
3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.
3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
3.2 Metodologia de KDD.
3.4 Pré-processamento de dados.
5 Estatística.
5.1 Medidas de tendência central.
5.2 Medidas separatrizes.
5.3 Medidas de dispersão.
5.5 Gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose).
6.1 Probabilidade condicional e independência.
6.2 Variáveis aleatórias discretas e contínuas.
7 Noções de Inferência Estatística.
7.1 População e amostra.
7.2 Seleção de amostra.
7.3 Estatística e parâmetro.
7.4 Distribuições amostrais.
8 Noções de Estimação.
8.1 Estimação pontual.
8.2 Estimação intervalar.
9 Testes de hipóteses.
9.1 Teste sobre a média de uma população.
9.2 Teste para comparação de duas populações considerando amostras independentes.
9.3 Teste para comparação de duas populações considerando amostras dependentes (pareadas).
9.4 Testes de homogeneidade.
9.5 Teste de independência.
9.6 Teste para o coeficiente de correlação.
10 Noções sobre Regressão.
10.1 Diagrama de dispersão.
10.2 Ajuste da reta de regressão pelo método dos mínimos quadrados.
10.3 Regressão linear simples.
10.4 Intervalos de confiança e intervalo de predição.
11 Noções de amostragem.
11.1 Amostragem probabilística: técnicas de amostragem – amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
11.2 Amostragem não probabilística.
12. Entidades Discretas e Contínuas; Algoritmos; Operações Lógicas, Aritméticas, Trigonométricas e Estatísticas.
“Deus é fiel.”