Aula 11: Redes neurais e aprendizagem

Nesta aula 11º da série Cérebro & Educação, o Prof. Alexandre Rezende irá mostrar o mundo das redes neurais e o papel crucial que elas desempenham no aprendizado profundo. Vamos entender melhor como a aprendizagem em redes neurais ajusta os pesos das conexões entre neurônios para mapear entradas e saídas desejadas, destacando os principais tipos de aprendizagem: supervisionada, não supervisionada e por reforço.

Entenda como são compostas por nós interconectados em camadas, são a tecnologia por trás do aprendizado profundo. Aprenda como os algoritmos de aprendizado permitem que as redes neurais encontrem soluções generalizadas para uma ampla gama de problemas, revolucionando diversas áreas do conhecimento.

Assista para descobrir:

- Os fundamentos da aprendizagem em redes neurais
- Diferenças entre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço
- A estrutura e funcionamento das redes neurais no aprendizado profundo
- Aplicações práticas e exemplos de como as redes neurais transformam dados em soluções inteligentes
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[@Jessica-mj6px]

Parabéns, professor! Fui sua aluna na PUCC e você sempre dedicado e didático. 👏👏