O impulso nervoso é o caminho percorrido pelo “estímulo” ao longo das células nervosas (neurônios). O sentido do impulso (caminho) é sempre o mesmo: dendrito ---> corpo celular ---> axônio. É isso. Espero ter te ajudado.
pois se trata de uma rede de neuronios (resposta pequena e simplificada !)
Função dos neurônios Os neurônios são células responsáveis pela transmissão dos impulsos nervosos. Os neurônios são células excitáveis, ou seja, conseguem responder a estímulos com modificações da diferença de potencial elétrico na membrana celular.
Os neurônios apresentam como partes básicas o corpo celular, os dendritos e o axônio.
Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
As redes neurais artificiais (RNA) têm muitas vantagens, porque se baseiam na estrutura do sistema nervoso humano, principalmente o cérebro. Sua Aprendizagem: as RNAs têm a capacidade de aprender através de uma fase chamada fase de aprendizagem.
As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligência artificial. Os computadores tradicionais podem fazer isso de forma simulada, mas sua principal função é seguir regras ou comandos oferecidos pelo usuário.
Os tipos de redes neurais
O primeiro tijolo na construção de uma rede neural são os neurônios. Um neurônio é como uma função, aceita algumas entradas e devolve algumas saídas. Existem diferentes tipos de neurônios. Nossa rede irá utilizar neurônios do tipo sigmoide, que levam qualquer número e o comprime para um valor entre 0 ou 1 .
O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data. Você certamente já ouviu falar em machine learning.
Conheça 20 tarefas incríveis executadas por machine learning
Domine os algoritmos e ferramentas de Aprendizado de Máquina para aplicação na solução de problemas reais. ... Entenda o potencial da Inteligência Artificial para atuação em um amplo espectro de aplicações no mercado.
Use Machine Learning nas seguintes situações: Você não pode codificar as regras: muitas tarefas humanas (como reconhecer se um e-mail é spam ou não) não podem ser adequadamente resolvidas usando uma solução simples (determinística) baseada em regras. Um grande número de fatores pode influenciar a resposta.
Embora o aprendizado de máquina tenha se tornado parte integrante do processamento de dados. Uma das principais diferenças é que o Deep Learning é intuitivo, enquanto o Machine Learning exige uma intervenção manual na seleção dos recursos a serem processados.
Como funciona o Deep Learning? Deep Learning se baseia em dois conceitos: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. ... Redes neurais simples tendem a ser aplicadas em atividades repetitivas, enquanto as de aprendizado não supervisionado são usadas em coisas como a computação cognitiva.
Na verdade, esse potencial já é bem conhecido. Um exemplo são os carros autônomos e até mesmo os assistentes de voz. São tecnologias disponíveis já no mercado devido ao avanço da Inteligência Artificial.