Prévia do material em texto

Redes Neurais e Deep Learning
Explorando conceitos fundamentais das redes neurais e deep learning
Nesta apresentação, iremos explorar o funcionamento das redes neurais artificiais, suas camadas e neurônios, e entender como elas se encaixam no conceito mais amplo de deep learning.
Introdução
Redes Neurais
01
As redes neurais artificiais são sistemas computacionais inspirados no cérebro humano, compostos por camadas de neurônios que processam informações. Elas funcionam recebendo dados de entrada, passando por várias camadas ocultas onde as conexões são ajustadas, até gerar uma saída. O aprendizado ocorre através de algoritmos que minimizam a diferença entre a saída esperada e a saída gerada, ajustando os pesos das conexões.
Funcionamento das redes neurais artificiais
Camadas e neurônios
As redes neurais são formadas por diferentes camadas: a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. Cada camada contém múltiplos neurônios que realizam cálculos e transmitem sinais. Os neurônios se conectam entre si através de sinapses, que possuem pesos que determinam a intensidade e o direcionamento dos sinais. O número de camadas e a quantidade de neurônios por camada influenciam a capacidade da rede em aprender padrões complexos.
Funções de ativação
As funções de ativação são essenciais nas redes neurais, pois determinam se um neurônio deve ser ativado com base na soma ponderada de suas entradas. Funções comuns incluem a sigmoide, que aponta para valores entre 0 e 1, e a ReLU (Rectified Linear Unit), que converte valores negativos em zero, permitindo assim que a rede aprenda complexidades de maneira mais eficiente. Essas funções introduzem não-linearidades nas camadas da rede, permitindo que elas aprendam padrões complexos nos dados.
Deep Learning
02
Diferença entre Machine Learning e Deep Learning
Machine Learning e Deep Learning são subcampos da inteligência artificial, mas diferem em complexidade e capacidade de aprendizado. Machine Learning utiliza algoritmos que aprendem com dados em uma estrutura menos complexa, enquanto Deep Learning utiliza redes neurais profundas com múltiplas camadas que permitem a extração automática de características e a modelagem de dados complexos. Deep Learning é especialmente eficaz em tarefas como processamento de imagens e reconhecimento de voz, onde a quantidade de dados é imensa.
O reconhecimento de imagens é uma das aplicações mais impactantes do Deep Learning. Ele utiliza redes neurais convolucionais (CNN) que analisam a estrutura das imagens, identificando padrões e características. Aplicações incluem reconhecimento facial, detecção de objetos e classificação de imagens em diversas categorias. Esse tipo de análise se tornou vital em tecnologias como a visibilidade nas redes sociais, monitoramento de segurança e sistemas autônomos.
Aplicações em reconhecimento de imagens
Aplicações em reconhecimento de voz
O reconhecimento de voz é outra aplicação poderosa do Deep Learning, contando com redes neurais recorrentes (RNN) e, mais recentemente, com arquiteturas baseadas em Transformer. Esses sistemas são projetados para entender e transcrever a fala humana em texto, utilizando modelos de linguagem para melhorar a precisão. Essa tecnologia é amplamente aplicada em assistentes virtuais, transcrição de áudio e análise de sentimentos a partir de dados de voz.
Conclusões
As redes neurais e o Deep Learning são fundamentais para o avanço da inteligência artificial, oferecendo soluções inovadoras para problemas complexos em diversas áreas. Entender seu funcionamento e aplicações é crucial para o desenvolvimento futuro de tecnologias inteligentes.
Thank you!
Do you have any questions?
+91 620 421 838
CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, and includes icons by Flaticon and infographics & images by Freepik
image1.jpeg
image2.jpeg
image3.jpeg