Dominando a Visão Computacional e as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para Concursos Públicos

A visão computacional é um campo empolgante da inteligência artificial com potencial para aparecer bastante em concursos públicos e seleções para vagas em áreas como ciência de dados e análise de dados. A capacidade de compreender e trabalhar com imagens é uma habilidade altamente valorizada no mercado de trabalho atual. Neste artigo, vamos mergulhar fundo na visão computacional e explorar como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) desempenham um papel crucial nesse contexto. Se você está se preparando para concursos públicos ou busca melhorar suas habilidades em visão computacional, continue lendo.

A visão computacional é um campo da inteligência artificial que se concentra na capacidade de um computador interpretar e compreender informações visuais a partir de imagens ou vídeos.

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são uma classe especial de redes neurais profundas amplamente utilizadas em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagem, detecção de objetos e segmentação de imagem. Elas são projetadas para processar dados de imagem de maneira eficaz, capturando automaticamente características importantes nas imagens. Vamos explorar como as CNNs funcionam, incluindo suas camadas principais:

A primeira camada em uma CNN é a camada de entrada, que recebe a imagem original. A imagem é representada como uma matriz de pixels, onde cada pixel contém informações sobre cores e intensidade. O tamanho da imagem de entrada varia dependendo do problema.

As camadas de convolução são o coração das CNNs. Elas aplicam filtros (também chamados de kernels) à imagem de entrada para detectar padrões ou características específicas. Esses filtros são pequenas matrizes que deslizam sobre a imagem, realizando operações de multiplicação e soma para criar mapas de características. Cada filtro aprende a detectar características diferentes, como bordas, texturas e formas.

Após a camada de convolução, é comum aplicar uma função de ativação, como a função ReLU (Rectified Linear Unit). Isso introduz não-linearidade na rede, permitindo que ela aprenda relações complexas nos dados.

A camada de pooling é usada para reduzir o tamanho espacial das representações de características, diminuindo a quantidade de parâmetros e cálculos na rede. O pooling é feito por meio de operações como max pooling, que mantém apenas o valor máximo em uma região, preservando as características mais importantes.

Após várias camadas de convolução e pooling, as características extraídas são achatadas em um vetor e passadas para camadas totalmente conectadas, semelhantes às camadas em redes neurais tradicionais. Essas camadas são usadas para fazer previsões ou classificações com base nas características extraídas.

A camada de saída produz a saída desejada da rede, que pode ser uma probabilidade de classificação, valores de regressão ou outras informações relevantes para a tarefa em questão. A ativação da camada de saída depende da natureza da tarefa, como softmax para classificação multiclasse.

Ou seja, uma CNN opera por meio de várias camadas de convolução, ativação e pooling, seguidas por camadas totalmente conectadas. Durante o treinamento, os pesos dos filtros nas camadas de convolução são ajustados por meio do aprendizado supervisionado, onde a rede é alimentada com exemplos de treinamento e ajusta seus parâmetros para minimizar o erro entre as previsões e os rótulos reais.

Essa arquitetura hierárquica permite que as CNNs aprendam automaticamente a extrair características relevantes das imagens, tornando-as extremamente eficazes em tarefas de visão computacional. Elas são amplamente utilizadas em aplicativos como reconhecimento de objetos, identificação de faces, diagnóstico médico por imagem e muito mais.

Para terminar a leitura, vamos praticar:

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2022 – Petrobras – Ciência de Dados

Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados.

Gabarito: C

Comentários: Uma rede neural convolucional (CNN) é, de fato, composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling). Essas são características fundamentais das CNNs.

As CNNs são especialmente eficazes em explorar correlações espaciais nos dados. Elas são comumente usadas em tarefas de visão computacional, onde a estrutura espacial das imagens desempenha um papel crucial na extração de características.

Entretanto, não gosto da questão e do gabarito, pois ela menciona “correlações temporais”, o que não é uma característica típica das CNNs. As CNNs são mais adequadas para tarefas que envolvem dados espaciais, como imagens, e não são projetadas para capturar correlações temporais em séries temporais, por exemplo.