Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados na estrutura e função das redes neurais do cérebro humano. Esses modelos são projetados para processar e aprender com grandes quantidades de dados, permitindo-lhes tomar decisões, reconhecer padrões e resolver problemas complexos. As RNAs consistem em nós interconectados, ou neurônios, organizados em camadas. A informação flui através da rede, com cada neurônio processando os dados de entrada e passando-os para a próxima camada. Redes neurais profundas (DNNs) são um tipo específico de RNA que inclui múltiplas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída. Essas camadas ocultas permitem que as DNNs aprendam representações intrincadas dos dados de entrada, levando a capacidades mais sofisticadas de tomada de decisão e resolução de problemas. Os desenvolvedores costumam usar DNNs ao criar aplicativos inteligentes que exigem recursos avançados de aprendizado e processamento. As redes neurais artificiais servem de base para vários algoritmos de aprendizagem profunda, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala. Ao treinar em grandes conjuntos de dados, as RNAs podem extrair características e padrões significativos de dados complexos, permitindo tarefas como classificação de imagens, tradução de idiomas e síntese de voz. Para ser considerado para inclusão na categoria Redes Neurais Artificiais, um produto deve atender aos seguintes critérios: * Fornecer uma estrutura de rede composta por unidades neurais interconectadas para facilitar as capacidades de aprendizagem. * Servir como estrutura básica para a implementação de algoritmos de aprendizagem mais profundos, como DNNs. * Apoiar a integração com fontes de dados para fornecer à rede neural informações relevantes para processos de aprendizagem e tomada de decisão. No geral, as redes neurais artificiais desempenham um papel crucial no avanço do campo da aprendizagem automática e da inteligência artificial, alimentando uma ampla gama de aplicações em vários setores.

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