În câteva cuvinte
O scurtă introducere în lumea rețelelor neuronale: de la inspirația lor biologică la capacitățile lor revoluționare în diverse domenii.
Rețelele neuronale sunt modele computaționale inspirate de structura și funcționarea creierului uman. Ele constau din noduri interconectate, numite neuroni, organizate în straturi. Rețelele neuronale sunt capabile să învețe din date, identificând modele și făcând predicții sau clasificări. Tipurile principale includ rețelele complet conectate, rețelele neuronale convoluționale (CNN) și rețelele neuronale recurente (RNN). CNN-urile sunt potrivite pentru procesarea imaginilor, în timp ce RNN-urile sunt pentru date secvențiale, cum ar fi textul sau seriile temporale. Aplicațiile rețelelor neuronale includ recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, diagnosticarea medicală, conducerea autonomă și multe altele.
