Exercícios: Aula 08 - Introdução às Redes Neurais 🧠

Inicie seus estudos sobre o funcionamento dos blocos básicos do Deep Learning.

Básico

1. Analogia: Como um neurônio artificial simula o funcionamento de um neurônio biológico (dentritos, axônio, sinapse)?
2. Componentes: Liste as 4 partes fundamentais de um neurônio artificial (Entradas, Pesos, Bias e Função de Ativação).

Intermediário

1. Processamento Numérico: Se um neurônio recebe duas entradas \(x_1 = 0.5\) e \(x_2 = 1.0\), com pesos \(w_1 = 0.4\) e \(w_2 = 0.2\) (Ignore o Bias por enquanto), qual será a soma ponderada final?
2. Estrutura: Explique a diferença entre a "Camada de Entrada", "Camadas Ocultas" e "Camada de Saída". Por que as camadas do meio são chamadas de "Ocultas"?

Desafio

1. Poder de Abstração: Por que uma rede com múltiplas camadas consegue reconhecer um rosto, enquanto um único neurônio sozinho só conseguiria identificar, no máximo, uma única borda ou cor? Explique o conceito de hierarquia de características.