Redes Neurais Convolucionais (CNN) são um tipo de Rede Neural Artificial (RNA) amplamente utilizada na área de Aprendizado Profundo. Esse tipo de rede tem muitas aplicações em análise de imagens e vídeos, processamento de linguagem natural e muitas outras áreas. As CNNs são baseadas no conceito de convolução, que é uma operação matemática que combina dois sinais. A operação de convolução permite que a rede identifique certas características dos dados de entrada, tornando-a adequada para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação e classificação de sons.
Uma CNN normalmente consiste em uma camada de entrada, várias camadas convolucionais, uma ou mais camadas totalmente conectadas e uma camada de saída. A camada de entrada recebe um vetor de entrada, que é uma representação de uma imagem ou outros dados. As camadas convolucionais aplicam uma operação de convolução no vetor de entrada para extrair dele certos recursos. As camadas totalmente conectadas combinam esses recursos extraídos antes de passá-los para a camada de saída, que produz a saída desejada.
Normalmente, uma CNN é treinada usando uma variedade de técnicas de aprendizagem supervisionada, como retropropagação ou algoritmos de aprendizagem supervisionada. Durante o treinamento, os pesos da CNN são ajustados de forma a minimizar uma métrica de erro para a tarefa determinada.
CNNs são amplamente utilizadas em muitas aplicações, como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica e processamento de linguagem natural. As CNNs também têm sido usadas em uma ampla variedade de aplicações em visão computacional e processamento de linguagem natural. Eles têm sido usados para tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos, classificação de imagens, navegação autônoma e direção autônoma.
Nos últimos anos, as CNNs tornaram-se mais poderosas devido aos avanços no poder computacional. Eles agora são capazes de reconhecer padrões altamente complexos e realizar tarefas como reconhecimento visual e raciocínio. Essas melhorias também possibilitaram o uso de CNNs em aplicações como reconhecimento facial e navegação autônoma.
