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Tema 38: Redes Neurais Artificiais 
As redes neurais artificiais (RNAs) são sistemas de computação inspirados no funcionamento 
do cérebro humano. Elas são compostas por unidades chamadas neurônios artificiais, 
organizados em camadas, que tentam imitar a maneira como os seres humanos processam 
informações.O principal objetivo das redes neurais é modelar relações complexas em dados e 
realizar tarefas como classificação, previsão e reconhecimento de padrões. Elas são um 
componente fundamental de técnicas avançadas de inteligência artificial, como o aprendizado 
profundo (deep learning). 
Estrutura das Redes NeuraisUma rede neural típica é composta por três tipos de camadas: 
1. Camada de Entrada: A primeira camada da rede, que recebe os dados de entrada. 
Cada neurônio nesta camada representa uma característica ou variável do dado. 
2. Camadas Ocultas: As camadas intermediárias entre a camada de entrada e a camada de 
saída. As redes com múltiplas camadas ocultas são chamadas de redes neurais 
profundas ou deep neural networks (DNNs). Essas camadas processam as 
informações, extraindo características e padrões complexos. 
3. Camada de Saída: A camada final da rede neural, que gera a previsão ou classificação 
com base nos dados processados pelas camadas anteriores. 
Funcionamento das Redes NeuraisCada neurônio artificial dentro de uma rede recebe uma 
entrada, realiza um cálculo matemático com pesos e, em seguida, passa a informação para o 
próximo neurônio. O resultado de cada neurônio é uma soma ponderada das entradas, que passa 
por uma função de ativação (como a função sigmoide, ReLU, ou tangente hiperbólica). A 
função de ativação determina se o neurônio será "ativado" e passará a informação adiante. 
O treinamento das redes neurais é realizado através de um processo chamado retropropagação 
(backpropagation), onde a rede ajusta seus pesos para minimizar a diferença entre as saídas 
previstas e os valores reais, utilizando algoritmos como o gradiente descendente.Tipos de 
Redes NeuraisRedes Neurais Perceptron (MLP): A forma mais simples de rede neural, com 
uma única camada oculta, usada principalmente para tarefas de classificação. 
1. Redes Convolucionais (CNNs): Amplamente utilizadas em reconhecimento de 
imagens e vídeos, as CNNs aplicam operações de convolução para extrair 
características hierárquicas dos dados. 
2. Redes Recorrentes (RNNs): São redes que possuem conexões que formam ciclos, 
permitindo que a informação seja "lembrada" por períodos maiores de tempo. São 
muito utilizadas em tarefas de processamento de sequências, como tradução de texto e 
análise de séries temporais.Questões de múltipla escolha sobre Redes Neurais 
1. O que é uma camada oculta em uma rede neural? 
A) A camada que recebe os dados de entrada. 
B) A camada final que gera a saída do modelo. 
C) A camada intermediária que processa as informações e extrai padrões. 
x D) A camada que ajusta os pesos da rede. 
2. Qual é a principal função da retropropagação em redes neurais? 
A) Ajustar os dados de entrada para otimizar a precisão. 
B) Ajustar os pesos para minimizar o erro na saída. 
C) Ativar os neurônios para passar a informação adiante. 
x D) Treinar a rede sem a necessidade de dados rotulados.