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Análise preditiva e o consumidor litigante
a inteligência artificial pode prever o litígio de consumo?



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Sinopse

Mediante a cooperação entre os agentes e Instituições, acesso a dados públicos e privados, utilização das funcionalidades disponíveis na inteligência artificial e reunindo um grupo multidisciplinar, a presente proposta inclui novos elementos para combater a excessiva judicialização, reduz a assimetria de informações, confere maior previsibilidade e segurança jurídica à relação entre as partes, e, por conseguinte, contribui para o desenvolvimento da sociedade brasileira.

Metadado adicionado por Editora Mizuno em 24/02/2022

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Metadados adicionados: 24/02/2022
Última alteração: 24/02/2022

Autores e Biografia

Silveira, Ricardo Freitas (Autor)

Sumário

INTRODUÇÃO Capítulo 1 Inteligência Artificial 1.1. História da Inteligência Artificial 1.2. Status e Perspectivas da Inteligência Artificial 1.3. Conceitos de inteligência artificial, Big Data e algoritmos 1.3.1. Inteligência artificial 1.3.2. Big Data 1.3.3. Algoritmos 1.3.3.1. Para que servem os algoritmos 1.4. Máquinas preditivas e Aprendizado da Máquina: aplicação e limites 1.4.1. Aplicações 1.4.2. Aplicações no setor aéreo 1.4.3. Tabela com outras aplicações 1.4.4. Limites da análise preditiva 1.5. Algoritmos de predição 1.5.1. Perfilamento 1.5.2. Métodos de aprendizado Supervisionado versus Não Supervisionado 1.5.3. Árvores de Decisão 1.5.4. Modelos preditivo na área criminal 1.5.5. Modelos preditivos nas relações de consumo 1.5.6. Outros trabalhos jurídicos sobre o tema 1.6. LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados 1.7. Estudos da FGVSP e PUC-RS CAPÍTULO 2 Setor Aéreo: Dados, Judicialização e Modelo Preditivo 2.1. Breve introdução sobre a judicialização do setor aéreo 2.2. Conexão da IA com o setor aéreo 2.3. Reconhecimento facial e sensores térmicos no setor aéreo 2.4. Robôs humanoides no setor aéreo 2.5. Dados atuais e futuros sobre o passageiro 2.6. Perfil do Passageiro não litigante 2.6.1. Dados extraídos da Inicial 2.6.2. Documentos da Inicial 2.6.3. Índices sobre a litigiosidade dos setores aéreos brasileiros CAPÍTULO 3 ILP – Índice de Litigância do Passageiro 3.1. Predição e tomada de decisão no setor aéreo 3.2. Ambiente brasileiro e internacional 3.3. Palavra dos Especialistas 3.4. Canvas e o Índice de Litigiosidade do Passageiro 3.5. Decisões operacionais 3.6. Decisões jurídicas 3.7. Decisões financeiras CAPÍTULO 4 Cooperação, Eficiência Adaptativa e Desenvolvimento 4.1. Economia e Tecnologia: A História e Seus Reflexos 4.1.1. Lições de Daron Acemoglu e James A. Robinson 4.1.2. Lições de Sergio Buarque de Holanda 4.2. Cooperação e um Novo Arranjo Institucional 4.3. Eficiência Adaptativa 4.4. A Inteligência Artificial e o Desenvolvimento Conclusão REFERÊNCIAS ANEXO A Transcrição das Entrevistas 5.1. ENTREVISTA 1 5.2. ENTREVISTA 2



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