Algoritmos e Estruturas de Dados-64

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64. Redes Neurais Artificiais 
As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados no cérebro 
humano, projetados para identificar padrões e aprender com dados. Elas são compostas por 
unidades chamadas neurônios, organizados em camadas. Cada neurônio recebe entradas, aplica 
uma operação matemática e gera uma saída que é passada para outros neurônios. O modelo tem 
como objetivo reconhecer padrões e fornecer previsões ou classificações com base nos dados 
fornecidos.Estrutura das Redes Neurais 
1. Camada de Entrada: A camada de entrada recebe os dados iniciais, sendo que cada 
neurônio nesta camada representa uma característica ou variável dos dados. Por 
exemplo, em uma rede neural usada para classificação de imagens, cada neurônio pode 
representar um pixel da imagem. 
2. Camadas Ocultas: As camadas ocultas são responsáveis por processar as informações 
recebidas da camada de entrada. Elas ajudam a extrair representações mais complexas 
dos dados. Cada camada oculta aplica uma função de ativação, que introduz não-
linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda padrões complexos. 
3. Camada de Saída: A camada de saída fornece a previsão final ou a classificação do 
modelo. Se o objetivo for classificação binária, por exemplo, o neurônio da camada de 
saída pode usar uma função sigmoide para gerar um valor entre 0 e 1, que indica a 
probabilidade de um determinado evento ocorrer. 
4. Pesos e Bias: Cada conexão entre os neurônios possui um peso associado, que 
determina a importância daquela conexão. O bias é um valor adicional que é somado ao 
valor da entrada, antes de ser passado pela função de ativação.Treinamento de Redes 
NeuraisO treinamento de uma rede neural envolve a retropropagação do erro, um 
processo onde o erro gerado pela rede na previsão é "retropropagado" de volta pela rede 
para ajustar os pesos e o bias. O objetivo é minimizar a diferença entre a previsão da 
rede e o valor real, utilizando um algoritmo de otimização como o gradiente 
descendente.As redes neurais têm diversas aplicações, como: 
• Reconhecimento de Padrões: São usadas em sistemas de reconhecimento de voz e de 
imagem, como em assistentes virtuais (Siri, Alexa) e sistemas de segurança por vídeo. 
• Previsões de Séries Temporais: Usadas para prever o comportamento de dados ao 
longo do tempo, como preços de ações ou demanda por produtos. 
• Jogos: Agentes de inteligência artificial, como os encontrados no jogo AlphaGo, usam 
redes neurais para jogar jogos de forma inteligente. 
Questões:O que é uma rede neural convolucional (CNN)? 
o (x) Uma rede neural projetada para processar dados em forma de grade, como 
imagens. 
o ( ) Uma rede neural utilizada apenas para dados temporais. 
o ( ) Uma rede que não utiliza funções de ativação. 
o ( ) Uma rede neural sem camadas ocultas. 
2. O que faz o processo de retropropagação em uma rede neural? 
o ( ) Ajusta as funções de ativação. 
o ( ) Altera os valores dos dados de entrada. 
o (x) Ajusta os pesos e o bias para minimizar o erro de previsão. 
o ( ) Modifica a arquitetura da rede. 
3. Quais são as funções de ativação mais comuns em redes neurais? 
o ( ) Somente ReLU. 
o ( ) Somente sigmoide. 
o (x) ReLU, sigmoide e tangente hiperbólica. 
o ( ) Não é necessário utilizar funções de ativação.