DOC-20250611-WA0078.

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NOME DO ALUNO
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E DEEP LEARNING
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
INSTITUIÇÃO DE ENSINO
2025
NOME DO ALUNO
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E DEEP LEARNING
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao curso de Pós-Graduação em
Ciência da Computação da INSTITUIÇÃO DE ENSINO como requisito parcial para
obtenção do título de especialista.
Orientador: Nome do Orientador
2025
RESUMO
Este trabalho aborda o conceito e funcionamento das Redes Neurais Artificiais (RNA) e
a evolução para o Deep Learning (Aprendizado Profundo). São discutidas as estruturas
básicas de uma rede neural, os principais algoritmos de treinamento como o
backpropagation, e as arquiteturas mais avançadas, como redes convolucionais (CNNs)
e redes recorrentes (RNNs). O trabalho também inclui aplicações práticas dessas
tecnologias, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e
jogos. Por fim, são discutidos os desafios e perspectivas para o futuro do deep learning.
ABSTRACT
This paper addresses the concept and functioning of Artificial Neural Networks (ANNs)
and their evolution to Deep Learning. It discusses the basic structures of a neural
network, main training algorithms such as backpropagation, and advanced architectures
like convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs). The
study includes practical applications of these technologies, such as image recognition,
natural language processing, and games. Finally, it discusses the challenges and future
perspectives of deep learning.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ................................................................................... 4
2 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: ESTRUTURA E FUNCIONAMENTO ...................... 5
3 DEEP LEARNING: CONCEITOS E ARQUITETURAS ......................................... 8
4 APLICAÇÕES PRÁTICAS ........................................................................ 12
5 DESAFIOS E PERSPECTIVAS FUTURAS .......................................................... 15
6 CONCLUSÃO ....................................................................................... 17
7 REFERÊNCIAS ..................................................................................... 18
1 INTRODUÇÃO
As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são sistemas computacionais inspirados na
estrutura e funcionamento do cérebro humano. Com a evolução tecnológica e o
crescimento da capacidade computacional, surgiu o Deep Learning, um ramo
avançado das RNAs que permite a modelagem de dados complexos e de alta
dimensionalidade. Este trabalho tem como objetivo apresentar os fundamentos,
arquiteturas e aplicações dessas tecnologias revolucionárias.