cibernética-33

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35. Cibernética e Redes Neurais Artificiais 
As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados no funcionamento 
do cérebro humano, e a cibernética tem sido fundamental na sua evolução. As RNAs são 
compostas por unidades de processamento chamadas de neurônios artificiais, que estão 
organizados em camadas e são capazes de realizar tarefas como reconhecimento de padrões, 
previsão de dados e classificação. O conceito de redes neurais está profundamente enraizado na 
cibernética, pois envolve o controle e o processamento de informações dentro de um sistema 
complexo, onde as entradas são manipuladas e as saídas ajustadas de acordo com o feedback. 
Uma das características mais importantes das redes neurais é a capacidade de aprendizado. As 
redes neurais podem ser treinadas para melhorar seu desempenho em tarefas específicas, 
ajustando os pesos das conexões entre os neurônios com base nos dados de entrada. Esse 
processo de aprendizado é análogo ao ajuste de sistemas cibernéticos com base no feedback 
recebido do ambiente. Quando uma rede neural recebe um conjunto de dados de entrada e uma 
resposta esperada, ela ajusta seus parâmetros internos (os pesos) de maneira a minimizar a 
diferença entre a saída obtida e a desejada.O treinamento de redes neurais envolve um processo 
iterativo chamado de algoritmo de retropropagação. Durante esse processo, o erro entre a 
saída obtida e a saída desejada é calculado e retropropagado através da rede, ajustando os pesos 
das conexões para reduzir o erro. Isso é um exemplo de feedback positivo e controle 
adaptativo, conceitos fundamentais da cibernética, que ajudam as redes neurais a aprender a 
partir de erros passados e a se ajustar para melhorar suas previsões futuras. 
Além de sua aplicação em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de 
linguagem natural e jogos, as redes neurais também têm sido utilizadas em áreas como 
medicina, onde podem ser aplicadas para ajudar no diagnóstico de doenças através da análise 
de grandes volumes de dados médicos. A cibernética, com seu foco em feedback e adaptação, 
tem sido um modelo útil para entender como as redes neurais podem ser projetadas para 
aprender de maneira eficiente e precisa.Questões de Múltipla Escolha 
1. O que caracteriza uma rede neural artificial? 
a) Uma rede de processamento que não depende de treinamento ou aprendizado. 
b) Uma rede de unidades que não se comunicam entre si. 
x c) Uma rede de unidades de processamento (neurônios artificiais) que aprendem com dados e 
realizam tarefas como reconhecimento de padrões. 
d) Uma rede que realiza apenas tarefas de controle manual. 
2. O que é o processo de retropropagação em redes neurais? 
a) Um método de aleatorização dos pesos das conexões sem considerar os dados de entrada. 
b) Um algoritmo de treinamento onde os erros não são considerados para o ajuste da rede. 
x c) Um processo iterativo onde o erro é calculado e ajusta-se os pesos das conexões para 
melhorar o desempenho da rede. 
d) Um processo que ignora o feedback para ajustar a rede neural. 
3. Como a cibernética se relaciona com as redes neurais artificiais? 
a) A cibernética impede a criação de redes neurais eficientes. 
b) A cibernética é uma abordagem que apenas lida com o controle de sistemas físicos e não tem 
a ver com redes neurais. 
x c) A cibernética fornece os conceitos de controle, feedback e adaptação que são fundamentais 
para o aprendizado e o treinamento das redes neurais. 
d) A cibernética e as redes neurais não possuem relação alguma.