A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  Ap...

Alternativa correta: E - Errado

A afirmação de que Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são dispensáveis em algoritmos de reconhecimento de imagens é incorreta. Ao contrário do que sugere o item, CNNs são uma peça central no reconhecimento de padrões em imagens dentro do campo da Inteligência Artificial. Um dos principais motivos pelo qual as CNNs são amplamente utilizadas é devido à sua arquitetura, que é especialmente projetada para processar dados em forma de grade, como é o caso das imagens.

As CNNs se destacam por sua capacidade de detectar padrões hierárquicos e características locais em várias camadas, o que permite a elas identificar objetos e formas em diferentes níveis de abstração. Isso é possível graças às camadas convolucionais, que aplicam filtros para capturar características visuais como bordas, texturas e formas, e camadas de agrupamento (pooling), que reduzem a dimensionalidade dos dados, preservando as características mais importantes.

Portanto, a assertiva é errada, pois as CNNs são essenciais e extremamente eficazes para o reconhecimento de imagens, sendo uma das tecnologias mais empregadas em aplicações de visão computacional, incluindo reconhecimento facial, detecção de objetos e classificação de imagens. O reconhecimento de padrões e a análise de imagens são um sucesso justamente devido ao amplo uso das CNNs para essas finalidades.

As redes neurais convolucionais – CNN (“Convolutional Neural Networks”) são diferentes das redes neurais densas, ou totalmente conectadas.

As CNN’s não são totalmente conectadas, não tendo a ligação completa de todos os neurônios como acontece com as redes neurais densas.

As redes neurais convolucionais foram criadas para resolverem uma tarefa específica: o reconhecimento de imagens, que são problemas de visão computacional.

As redes neurais densas são úteis para problemas de propósito geral, e podem ser usadas, praticamente, para qualquer situação. Já as CNN’s funcionam majoritariamente para RECONHECIMENTO DE IMAGENS.

Na verdade, as Convolutional Neural Networks (CNNs) são como superestrelas quando se trata de reconhecimento de imagens. Elas são as estrelas do show nesse campo!

Essas redes neurais são incríveis porque conseguem aprender automaticamente características importantes em diferentes partes de uma imagem, como bordas, texturas e formas. Isso as torna perfeitas para tarefas como identificação de objetos em fotos, reconhecimento facial e outras coisas legais.

CNN é famosa por ser usada em reconhecimento de imagens.

Uma Rede Neural Convolucional (ConvNet/CNN) é um algoritmo de Aprendizado Profundo que pode receber uma imagem de entrada, atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a vários aspectos/objetos na imagem e ser capaz de diferenciar um do outro.

O pré-processamento necessário em um ConvNet é muito menor em comparação com outros algoritmos de classificação. Embora nos métodos primitivos os filtros sejam projetados manualmente, com treinamento suficiente, os ConvNets têm a capacidade de aprender esses filtros/características.