A Inteligência Artificial e suas aplicações na vida real.

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Por Juliel Duarte

Inteligência artificial e redes neurais são dois termos que estão intimamente relacionados, mas que também têm suas próprias definições. Neste texto, vamos explorar o que é inteligência artificial e como as redes neurais se encaixam nessa definição.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e sistemas que imitam a inteligência humana. Em outras palavras, a IA é a capacidade das máquinas de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão, tradução de idiomas, entre outros.

A IA é dividida em várias categorias, incluindo:

  • Aprendizado de máquina (Machine Learning): é uma subcategoria da IA que se concentra na construção de sistemas que podem aprender e melhorar a partir de dados, sem serem explicitamente programados. O aprendizado de máquina é usado em muitas aplicações, incluindo reconhecimento de imagem, detecção de fraudes, classificação de texto, entre outros.
  • Processamento de linguagem natural (Natural Language Processing – NLP): é outra subcategoria da IA que se concentra na interação entre humanos e computadores usando linguagem natural. Isso inclui reconhecimento de fala, compreensão de texto, tradução de idiomas, entre outros.
  • Visão computacional: é outra subcategoria da IA que se concentra em permitir que as máquinas entendam imagens e vídeos. Isso inclui reconhecimento de rostos, detecção de objetos, rastreamento de movimento, entre outros.

O que são redes neurais?

As redes neurais são um método de aprendizado de máquina inspirado no funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por camadas de neurônios artificiais que processam e transmitem informações através de conexões chamadas de sinapses artificiais. Cada neurônio artificial é responsável por realizar uma operação matemática simples com base nas entradas que recebe e nas conexões que tem com outros neurônios.

As redes neurais podem ser treinadas para aprender a realizar tarefas específicas, como reconhecimento de imagens ou previsão de valores numéricos. Durante o treinamento, a rede neural recebe exemplos de entrada e saída, e ajusta as conexões entre os neurônios para minimizar o erro entre as previsões da rede e as saídas esperadas.

As redes neurais podem ser divididas em várias categorias, incluindo:

  • Redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks – ANN): são redes neurais que são projetadas para imitar o funcionamento do cérebro humano. As ANN são compostas por várias camadas de neurônios artificiais, cada uma das quais processa informações de maneira diferente. As redes neurais profundas (Deep Neural Networks – DNN) são uma subcategoria das ANN que têm várias camadas ocultas e são capazes de aprender representações complexas de dados.
  • Redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNN): são redes neurais que são especialmente projetadas para trabalhar com dados de imagem e vídeo. As CNN são compostas por camadas de neurônios artificiais interconectados, também chamados de unidades de processamento. Essas camadas são organizadas em uma arquitetura que pode variar dependendo do tipo de rede neural utilizada. Cada camada de neurônios é responsável por realizar uma determinada função dentro da rede, processando as informações de entrada e gerando uma saída.Os neurônios artificiais são responsáveis por receber as entradas, processá-las e enviar uma saída para as unidades de processamento na camada seguinte. Cada neurônio é conectado a outros neurônios da camada anterior e da camada seguinte através de conexões sinápticas, que transmitem os sinais de entrada e saída.As redes neurais podem ter várias camadas, sendo que cada uma delas pode ter um número diferente de neurônios. As camadas mais comuns em redes neurais são:
    • Camada de entrada: é a camada que recebe as informações de entrada da rede. Por exemplo, em uma rede neural de reconhecimento de imagens, a camada de entrada receberia os pixels da imagem a ser reconhecida.
    • Camadas ocultas: são as camadas intermediárias da rede, que realizam o processamento dos dados e extraem características relevantes das entradas. As redes neurais profundas podem ter várias camadas ocultas.
    • Camada de saída: é a camada final da rede, que gera a saída da rede neural. Dependendo da tarefa a ser realizada, a camada de saída pode ter um ou vários neurônios.

    As conexões sinápticas entre os neurônios são responsáveis por transmitir os sinais de entrada e saída entre as camadas. Cada conexão sináptica é representada por um peso, que determina a força da conexão entre os neurônios. Durante o treinamento da rede neural, os pesos das conexões são ajustados para minimizar o erro entre as saídas da rede e as saídas esperadas.

    Além dos neurônios e conexões sinápticas, as redes neurais também podem utilizar outras técnicas, como funções de ativação, que determinam o comportamento dos neurônios, e técnicas de regularização, que ajudam a evitar o overfitting (quando a rede neural se ajusta muito bem aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados).

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