Redes Neurais Convolucionais (CNNs) | Inteligência Artificial para Concursos

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Redes Neurais:
As redes neurais são modelos inspirados na estrutura do cérebro humano e são fundamentais para Deep Learning (Aprendizado Profundo). Essas redes utilizam camadas de nós interconectados que processam e interpretam grandes volumes de dados. Uma rede neural pode ter várias camadas, sendo as mais profundas capazes de realizar tarefas altamente complexas, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. A evolução das redes neurais possibilitou avanços significativos na I.A. tornando-a mais eficiente e próxima da inteligência humana em várias aplicações.

Alguns tipos de Redes Neurais são:
Redes Neurais Artificiais;
Redes Neurais Convolucionais;
Redes Neurais Recorrentes;
Transformers;
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).

Redes Neurais Convolucionais:
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs - Convolutional Neural Networks) são um tipo especializado de rede neural projetado para processar dados estruturados em grade, como imagens. Elas utilizam camadas de convolução para extrair características espaciais e hierárquicas dos dados, reduzindo a necessidade de engenharia de características manual. As CNNs são amplamente empregadas em visão computacional, reconhecimento facial, diagnóstico médico e veículos autônomos devido à sua eficiência no processamento de imagens e vídeos.

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