Você, como futuro especialista em Inteligência Artificial, provavelmente enfrentará tanto problemas simplificados (em testes, simulações ou ambientes acadêmicos) quanto problemas reais (em projetos corporativos, robótica, sistemas de recomendação

Você, como futuro especialista em Inteligência Artificial, provavelmente enfrentará tanto problemas simplificados (em testes, simulações ou ambientes acadêmicos) quanto problemas reais (em projetos corporativos, robótica, sistemas de recomendação,

entre outros). Com base nisso, reflita e responda às questões a seguir, considerando o seu papel como desenvolvedor de soluções em IA.
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A) Com base na distinção entre problemas simplificados e problemas do mundo real em IA, elabore um exemplo concreto de cada tipo, explicando suas principais diferenças em termos de variáveis envolvidas, ambiente de execução e grau de controle das condições experimentais.

B) Imagine que você está participando de um projeto de navegação de robôs para uma indústria de logística. Que desafios específicos da transição de um problema simplificado para um problema real você precisaria considerar na modelagem, especialmente com relação aos sensores, aos dados coletados e à imprevisibilidade do ambiente?



C) Como profissional da área, proponha estratégias práticas para mitigar os riscos associados às incertezas de um problema do mundo real. Em sua resposta, cite pelo menos dois conceitos ou técnicas de IA que podem ser aplicados para tornar o sistema mais robusto diante de dados ruidosos e ambientes não padronizados.


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