🧠 Aprendizado Profundo e Redes Neurais Convolucionais

O texto é um material didático que oferece uma visão geral sobre Redes Neurais Artificiais (RNA) e Aprendizado Profundo (Deep Learning), traçando as três ondas históricas da pesquisa em redes neurais. Ele detalha os conceitos fundamentais do deep learning, explicando como ele constrói representações complexas a partir de conceitos mais simples, com inspiração na neurobiologia, e discute o sucesso das RNAs devido ao aumento de dados e poder computacional. O material descreve arquiteturas específicas de redes profundas, como Redes Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Máquinas de Boltzmann Restritas (RBM), e explica as operações básicas das CNNs, como convolução, retificação linear (ReLU) e pooling. Por fim, o documento apresenta um tutorial prático para a construção e avaliação de um modelo de CNN usando as bibliotecas TensorFlow e Keras em um Jupyter Notebook para classificar o dataset Fashion-MNIST.