Redes Neurais Artificiais

Definição Básica

Estruturas de IA inspiradas no cérebro humano, compostas por camadas de neurônios artificiais.

Definição Detalhada

Redes Neurais Artificiais (ANNs) são modelos computacionais inspirados pela arquitetura do cérebro humano, projetados para reconhecer padrões complexos nos dados. Elas consistem em camadas de "neurônios" que processam dados em uma série de etapas, chamadas de camadas, ajustando pesos internos com base na entrada recebida. ANNs são amplamente utilizadas para tarefas de classificação de imagens, reconhecimento de voz, análise preditiva, entre outras. Esse modelo é a base para algoritmos mais avançados como redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes.

Exemplos Práticos

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

# Cria uma rede neural simples com 3 camadas

model = Sequential([

Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),

Dense(64, activation='relu'),

Dense(1, activation='sigmoid')

])

# Compila o modelo

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Redes Neurais Artificiais

Imagens Ilustrativas

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Exemplos Práticos