Aula 07 | Engenharia de IA - Como um Neurônio Artificial Decide (Funções de Ativação)

O que acontece, de fato, dentro de um neurônio artificial? Nesta aula, a gente abre a menor peça de uma rede neural e segue o caminho da informação: entrada × peso, soma, viés e função de ativação. E descobre por que, sem a função de ativação, uma rede com 100 camadas teria o mesmo poder de uma rede com uma só. Nesta aula: • Entradas como números e o papel dos pesos (entrada × peso) • Soma ponderada e o viés (bias) • O que é uma função de ativação • Por que ela é necessária: não linearidade • ReLU, Sigmoid, Tanh e Leaky ReLU • Exemplo completo com números: um neurônio que detecta spam • Do neurônio à rede, e onde o aprendizado acontece Capítulos 0:00 Abertura 0:36 Onde estamos 0:56 As entradas 1:22 Os pesos: entrada × peso 1:54 Somando tudo (e o viés) 2:27 Verificação rápida 1 2:46 A função de ativação 3:14 Por que precisamos dela? Não linearidade 3:55 Verificação rápida 2 4:18 ReLU 4:53 Sigmoid 5:19 Tanh 5:40 Leaky ReLU e comparação 6:21 Verificação rápida 3 6:50 Exemplo completo: detector de spam 7:41 Pergunta de aplicação 8:33 Do neurônio à rede 9:11 O aprendizado acontece nos pesos 9:44 Resumo da aula 10:30 Encerramento Próxima aula: o Perceptron e como um único neurônio faz uma classificação simples. O CycleClass é um projeto gratuito. Se este conteúdo está te ajudando, inscreva-se no canal, deixe o seu like e compartilhe com quem também está estudando IA. #RedesNeurais #FuncaoDeAtivacao #InteligenciaArtificial #AIEngineering #CycleClass