Redes Neurais Artificiais

Redes neurais artificiais são um dos principais componentes da I.A. e têm sido amplamente utilizadas em diversas áreas, desde o reconhecimento de imagens até ao processamento de linguagem natural. Essas redes são inspiradas no funcionamento do cérebro humano e são capazes de aprender e fazer previsões a partir de conjuntos de dados. Uma rede neural artificial é composta por um grande número de unidades computacionais interconectadas, chamadas de neurónios artificiais. Cada neurónio recebe entradas, realiza um cálculo ponderado dessas entradas e, em seguida, passa o resultado por uma função de ativação não linear.

A estrutura básica de uma rede neural artificial é o "perceptron", que consiste num único neurónio com conexões de entrada, pesos associados a essas conexões e uma função de ativação.

No entanto, redes neurais artificiais modernas são compostas por várias camadas de neurónios, conhecidas como redes neurais profundas. Elas são treinadas usando um algoritmo chamado "backpropagation", que ajusta os pesos das conexões entre os neurónios com base no erro entre as saídas previstas pela rede e os valores reais dos dados de preparação.

As redes neurais artificiais têm alcançado resultados impressionantes em várias tarefas da IA, como o reconhecimento de voz, a classificação de imagens, a tradução automática, a recomendação de produtos, etc.