🧠 Introdução às Redes Neurais Artificiais

Os textos introduzem as redes neurais artificiais (RNAs), explicando seu funcionamento inspirado no cérebro humano e suas propriedades fundamentais, como não linearidade e adaptabilidade. Um foco significativo é dado ao Perceptron, um modelo inicial de RNA, detalhando sua arquitetura, o processo de treinamento com o algoritmo LMS (Mínimos Quadrados Médios) e a classificação de parafusos como um exemplo prático. Os conceitos de erro individual e global são abordados, juntamente com a atualização de pesos e a convergência do Perceptron, enfatizando a importância da separabilidade linear para o sucesso da classificação.