Você sabe o que são redes neurais artificiais? Apesar do nome técnico, essa é uma daquelas tecnologias que já fazem parte do nosso dia a dia — mesmo que a gente nem perceba.
As redes neurais artificiais são sistemas computacionais inspirados no cérebro humano. Elas imitam o modo como nossos neurônios trocam informações para aprender, identificar padrões e tomar decisões.
Dentro do universo das redes artificiais, esse modelo se tornou um dos mais aplicados em áreas como reconhecimento de voz, análise de imagens e até diagnósticos médicos.
Quando você usa um assistente virtual, recebe uma sugestão de filme ou desbloqueia o celular com o rosto, é bem provável que uma rede neural esteja envolvida no processo. Essas redes aprendem com os dados e geram respostas cada vez mais precisas.
Veja a seguir o que são redes neurais, como elas funcionam, onde são aplicadas e quais os tipos mais comuns.
Redes neurais artificiais: o que são e como surgiram?
Imagina tentar ensinar um computador a pensar como a gente. Meio maluco, né? Mas foi exatamente essa a ideia que deu origem às redes neurais artificiais — sistemas feitos para imitar, de um jeito bem simplificado, o funcionamento do cérebro humano.
Tudo começou lá nos anos 1940, quando dois cientistas, Warren McCulloch e Walter Pitts, resolveram bolar um modelo matemático inspirado no neurônio biológico. Era só o começo. Em 1958, entrou em cena o Frank Rosenblatt com o tal do perceptron — uma espécie de “neurônio digital” que já conseguia aprender com exemplos básicos. Para a época, isso era quase ficção científica.
O problema é que a tecnologia ainda engatinhava. As ideias eram boas, mas os computadores da época não davam conta do recado. Então muita coisa ficou na gaveta por um tempo.
A virada veio bem mais tarde, lá pelos anos 2000, quando os computadores ficaram mais potentes, as GPUs começaram a acelerar o processamento e o tal do deep learning virou assunto sério. Aí sim, as redes neurais ganharam espaço — e passaram a ser usadas para tudo: reconhecer rostos, entender comandos de voz, recomendar filmes, analisar exames médicos… e a lista não para de crescer.
No fim das contas, essas redes são como sistemas que “aprendem com a prática”. Elas identificam padrões em grandes volumes de dados e ajustam seus próprios “caminhos internos” para tomar decisões cada vez mais precisas.
Como funcionam as redes neurais artificiais?
As redes neurais artificiais operam por meio de um sistema de camadas interconectadas, formado por unidades chamadas de “neurônios”. Cada um deles tem a função de receber, processar e transmitir informações — tudo isso inspirado no funcionamento do cérebro humano, mas com base em algoritmos.
O processo começa na camada de entrada, que recebe os dados brutos. Em seguida, essas informações seguem por uma ou mais camadas ocultas, onde são processadas em diferentes níveis. Por fim, chegam à camada de saída, que fornece o resultado final.
As conexões entre os neurônios têm o que chamamos de “pesos”, que determinam o quanto cada informação influencia no processamento. Durante o treinamento da rede, esses pesos são ajustados de forma contínua, para que a rede aprenda a responder de forma mais precisa.
Esse tipo de aprendizado é conhecido como supervisionado: a rede é treinada com exemplos que já têm uma resposta certa e, com o tempo, aprende a reconhecer padrões mesmo em situações mais complexas.
Por isso, as redes neurais são tão eficazes em tarefas como reconhecimento de imagens, sons, textos e até sentimentos. Elas aprendem com os dados e se tornam mais eficientes à medida que são utilizadas — o que explica seu papel central em muitas soluções modernas de inteligência artificial.
Para que servem as redes neurais?
As redes neurais artificiais são usadas para resolver problemas que exigem mais do que simples cálculos. Elas identificam padrões, aprendem com exemplos e fazem previsões — tudo de forma automática e baseada em dados.
Quando um aplicativo recomenda músicas, seu rosto é reconhecido na câmera ou um sistema detecta uma transação suspeita, é bem provável que haja redes neurais por trás. Elas também estão presentes em sistemas de recomendação de produtos, assistentes virtuais e em ferramentas que organizam seu feed nas redes sociais.
Na saúde, essas redes ajudam a analisar exames de imagem, prever doenças e apoiar diagnósticos médicos. Em empresas, auxiliam na previsão de demanda, na análise de comportamento de clientes e até na otimização de processos logísticos.
O treinamento destas redes pode ser supervisionado — com exemplos rotulados — ou não supervisionado, quando a rede tenta identificar padrões por conta própria. Em ambos os casos, quanto mais dados, melhor o desempenho.
E é justamente essa capacidade de aprender com o tempo que torna as redes neurais artificiais tão versáteis e poderosas. Sem falar nas oportunidades profissionais que surgem com seu avanço em diferentes setores.
Diferença entre redes neurais artificiais e inteligência artificial
É comum confundir redes neurais artificiais com inteligência artificial (IA) — afinal, os termos aparecem juntos com frequência. Mas entender a diferença entre eles ajuda bastante na hora de estudar ou até conversar sobre tecnologia com mais clareza.
A inteligência artificial é o nome dado ao campo que engloba várias técnicas e sistemas capazes de simular comportamentos humanos, como aprender, interpretar dados, tomar decisões e até se comunicar. Dentro desse campo, existem diversas abordagens: algoritmos de machine learning, árvores de decisão, sistemas especialistas, entre outros.
As redes neurais são uma dessas abordagens — e talvez uma das mais poderosas e promissoras. Elas se destacam por conseguirem lidar com dados não estruturados, encontrar padrões complexos e entregar resultados que melhoram com o tempo, à medida que aprendem com exemplos.
Uma evolução das redes neurais é o deep learning, ou aprendizado profundo. Ele utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas ocultas — por isso o termo “profundas” — e é esse tipo de arquitetura que possibilita avanços como carros autônomos, tradutores automáticos, reconhecimento facial e muito mais.
Ou seja, podemos pensar assim:
- IA é o guarda-chuva.
- Dentro dela está o machine learning.
- Dentro do machine learning estão as redes neurais.
- E, dentro delas, o deep learning.
Toda rede neural artificial faz parte da IA, mas nem toda IA depende de redes neurais. Entender essa hierarquia ajuda não só a estudar melhor, mas também a perceber as diferentes tecnologias envolvidas em uma solução que parece “simples” aos nossos olhos.
Quais são os tipos de redes neurais artificiais?
As redes neurais artificiais podem ser construídas de várias formas, dependendo do tipo de problema que precisam resolver. Algumas são mais simples e lineares, outras bem mais complexas, com várias camadas de processamento e interações entre os dados.
À medida que exploramos diferentes tipos de redes neurais, é interessante observar como elas se relacionam com outras tecnologias emergentes, como a computação quântica
A seguir, conheça os três tipos mais comuns de redes neurais e como cada uma delas atua.
Perceptron Multicamadas (MLP)
O perceptron é considerado o modelo mais simples entre as redes artificiais. Quando ele é organizado em mais de uma camada — com entrada, camadas ocultas e saída — temos o que se chama de MLP, ou Perceptron Multicamadas.
Essa estrutura é útil para resolver tarefas como classificar imagens, reconhecer padrões simples ou prever resultados com base em poucos dados.
Redes neurais convolucionais (CNNs)
As CNNs são muito utilizadas em processamento de imagens e visão computacional. Elas são excelentes em identificar formas, bordas, cores e padrões visuais.
Por isso, estão presentes em tecnologias como o reconhecimento facial, diagnósticos por imagem na medicina e até sistemas de segurança com câmeras inteligentes.
Redes neurais recorrentes (RNNs)
As RNNs são indicadas para lidar com dados sequenciais — como textos, áudios, séries temporais e previsões. Isso porque elas conseguem “lembrar” de informações anteriores para processar as próximas, mantendo o contexto da sequência.
São usadas, por exemplo, em aplicativos de tradução automática, legendagem automática de vídeos e até em previsões de vendas.
Cada uma dessas arquiteturas tem vantagens específicas e é escolhida conforme o desafio. Entender os diferentes tipos de redes neurais artificiais também ajuda a perceber como elas estão presentes em diversas áreas, adaptadas a tarefas que exigem níveis diferentes de análise e resposta.
As redes neurais estão mais presentes na sua vida do que você imagina
Agora que você entendeu o que são redes neurais artificiais, como elas funcionam, os tipos mais usados e onde estão aplicadas, dá para perceber o quanto essa tecnologia já faz parte do nosso dia a dia — mesmo quando a gente nem se dá conta.
Das sugestões de filmes e músicas até os diagnósticos por imagem com auxílio de IA, das traduções automáticas aos filtros inteligentes nas redes sociais, as redes neurais estão por trás de soluções que facilitam a nossa rotina e melhoram a experiência digital como um todo.
E o mais interessante é que isso ainda está só no começo. À medida que os dados aumentam e os algoritmos evoluem, essas redes artificiais tendem a se tornar ainda mais precisas, acessíveis e presentes em diferentes setores — da educação à mobilidade urbana, da saúde à indústria.
Compreender o básico sobre como as redes neurais funcionam é um ótimo ponto de partida para quem quer se manter atualizado nessa era digital.
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