Glossário Colaborativo sobre Inteligência Artificial

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. Esses sistemas são compostos por unidades denominadas neurônios artificiais, organizados em camadas interconectadas. Cada conexão possui um peso associado, o qual é ajustado durante o processo de treinamento com o objetivo de otimizar a capacidade de reconhecimento de padrões e a tomada de decisões.

O processamento de informações em uma RNA ocorre de forma hierárquica. Os dados são recebidos pela camada de entrada, transformados nas camadas ocultas e, posteriormente, processados para gerar uma saída. Essa arquitetura permite que as redes neurais sejam aplicadas em uma ampla variedade de tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, diagnósticos médicos e sistemas de recomendação.

Um exemplo de aplicação prática é o sistema de reconhecimento facial em dispositivos móveis, que utiliza redes neurais treinadas com grandes conjuntos de imagens para identificar características biométricas específicas.

As Redes Neurais Artificiais também constituem a base para técnicas mais avançadas, como o Deep Learning, que explora arquiteturas com múltiplas camadas para resolver problemas complexos e de alta dimensionalidade.

Referências:

IA Expert Academy. Os Tipos de Redes Neurais. Disponível em: https://iaexpert.academy/2020/06/08/os-tipos-de-redes-neurais/

IBM. O que são redes neurais?. Disponível em: https://www.ibm.com/cloud/learn/neural-networks