Summary  
This chapter introduces the core concept of feedforward neural networks trained via supervised learning, showing how layers of interconnected “neurons” learn patterns from labeled examples to perform classification tasks.

General domain of usage  
Image recognition (e.g., distinguishing drawings of cats and dogs)

## Introdução

Imagine aprender a traduzir do inglês para o espanhol. Você memoriza palavras, frases e seus contextos — e logo consegue traduzir frases que nunca viu antes.
Uma rede neural funciona da mesma forma: ela **aprende com exemplos** como textos, imagens ou áudios, e utiliza padrões descobertos para fazer previsões.

Assim como as pessoas aprendem a diferenciar gatos de cachorros ao ver muitos exemplos, uma rede neural aprende a executar tarefas como **classificação**, **regressão** ou **geração** analisando dados rotulados. Esse processo é chamado de **aprendizado supervisionado**, a forma mais comum de treinamento de redes neurais.

Durante o treinamento, a rede recebe exemplos com respostas conhecidas (**rótulos**) e se ajusta para corresponder a elas. Posteriormente, ao receber novas entradas **sem rótulo**, aplica o que aprendeu para fazer previsões de forma autônoma.

Nota

Abaixo está uma demonstração simples de uma rede neural treinada para **reconhecer desenhos de gatos e cachorros**.
Desenhe algo e veja como o modelo classifica:

* **LMB** – desenhar
* **Shift + LMB** – apagar


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <style>
      * {
        box-sizing: border-box;
      }

      :root {
        --dark-blue: #1e2635;
        --blue: #4f5e77;
        --orange: #ff8a00;
        --grey: #f4f4f4;
      }

      /* body {
          width: 713px;
          border: 1px solid;
        } */

      ul {
        list-style-type: none;
        padding: 0;
      }

      li {
        margin: 0.5rem 0;
        text-align: center;
      }

      a {
        text-decoration: none;
      }

      .custom-parent-container {
        display: flex;
        justify-content: space-between;
      }

      /* >>>>>>>>>>> CANVAS <<<<<<<<<<<<<<<<<< */
      .canvas {
        width: 256px;
        height: 256px;
        border-radius: 5px;
        border: 3px solid var(--orange);
        box-shadow: 4px 4px 4px 0px rgba(0, 0, 0, 0.25);
        background-color: var(--grey);
      }

      .tools-wrapper {
        width: 256px;
        display: flex;
        border-bottom-left-radius: 10px;
        border-bottom-right-radius: 10px;
        padding-top: 15px;
      }

      .customize-btn {
        background-color: var(--grey);
        color: var(--orange);
        font-size: 20px;
        border: 3px solid var(--orange);
        border-radius: 5px;
        padding: 5px 11px;
        font-family: "Hind Siliguri";
        font-weight: 700;
        cursor: pointer;
        transition: 0.5s ease-in-out;
      }

      .customize-btn:hover,
      .customize-btn:focus {
        background-color: var(--orange);
        color: #fff;
      }

      .cat-btn {
        margin-left: 5px;
      }

      .clear-btn {
        margin-left: auto;
      }

      /* >>>>>>>>>>>>>>>> SQUARES <<<<<<<<<<<<<*/
      .layers-section {
        width: 340px;
        height: 310px;
        display: flex;
        flex-direction: row;
        align-items: center;
        margin-left: 20px;
      }

      .square {
        margin: 10px 0;
        width: 30px;
        height: 30px;
        border-radius: 2px;
        border: 3px solid var(--orange);
        background: transparent;
        position: relative;
        display: flex;
        align-items: flex-end;
        justify-content: center;
      }

      .lines-wrapper {
        top: 0;
        position: relative;
        width: 100%;
        height: 300px;
      }

      .svg-icon {
        position: absolute;
      }

      .square-filler {
        width: 100%;
        background-color: var(--orange);
        margin: 1px;
        transition: height 1s;
      }

      /* IMAGES */

      .images-section {
        display: flex;
        flex-direction: column;
        justify-content: center;
        padding-bottom: 20px;
      }

      .custom-image:not(:last-child) {
        margin-bottom: 10px;
      }

      .custom-image {
        transition: width 1s;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <div class="custom-parent-container">
      
      <div class="section">
        <canvas onmousedown="handleCanvasMouseDown(event)" onmousemove="handleCanvasMouseMove(event)" onmouseup="handleCanvasMouseUp(event)" class="canvas js-canvas" width="256" height="256" id="canvas"></canvas>

        <div class="tools-wrapper">
          <button type="button" class="customize-btn js-dog-btn" onclick="handleDogBtnClick()">
            Cachorro
          </button>
          <button type="button" class="customize-btn cat-btn js-cat-btn" onclick="handleCatBtnClick()">
            Gato
          </button>
          <button type="button" class="customize-btn clear-btn js-clear-btn" onclick="handleClearClick()">
            Limpar
          </button>
        </div>
      </div>
      
      <div class="layers-section js-layers-section"></div>
      
      <div class="images-section">
        <img class="custom-image" src="https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/oleh-s_tests/cat.png" alt="Cat Illustration" width="30px" style="width: 30px" id="class_cat">
        <img class="custom-image" src="https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/oleh-s_tests/dog.png" alt="Dog Illustration" width="30px" style="width: 30px" id="class_dog">
      </div>
    </div>
    
    
    <script>
      // Canvas properties
      window.penSize = 2;
      window.isDrawing = false;
      window.penColor = "black";
      window.lastX = undefined;
      window.lastY = undefined;
    </script>
    
    <script>
      function handleCanvasMouseDown(e) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");

        isDrawing = true;
        lastX = e.offsetX;
        lastY = e.offsetY;

        if (e.shiftKey) {
          // If Shift key is held down, start clearing mode
          clearPixels(lastX, lastY);
        } else {
          canvasContext.beginPath();
          canvasContext.moveTo(lastX, lastY);
        }
      }

      function handleCanvasMouseUp() {
        isDrawing = false;
        lastX = undefined;
        lastY = undefined;
      }

      function handleCanvasMouseMove(e) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");

        if (isDrawing) {
          const currentX = e.offsetX;
          const currentY = e.offsetY;

          if (e.shiftKey) {
            // If Shift key is held down and in clearing mode, clear the pixels
            clearPixels(currentX, currentY);
          } else {
            canvasContext.lineTo(currentX, currentY);
            canvasContext.strokeStyle = penColor;
            canvasContext.lineWidth = penSize * 2;
            canvasContext.stroke();
          }

          lastX = currentX;
          lastY = currentY;
        }
      }

      function clearPixels(x, y) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");
        canvasContext.clearRect(x - penSize, y - penSize, penSize * 2, penSize * 2);
      }

      function handleClearClick() {
        const canvas = document.querySelector(".js-canvas");
        const canvasContext = canvas.getContext("2d");
        canvasContext.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
      }
    </script>

    
    
    <script>
      window.nn_data = [
        [
          { id: "neuron_0_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_3", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_1_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_1_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_1_2", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_2_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_3", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_4", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_5", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_6", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_7", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_3_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_3", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_4", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_5", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_4_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_4_1", fill: 50 },
        ],
      ];
      window.points = {
        1: [150],
        2: [130, 170],
        3: [110, 150, 190],
        4: [90, 130, 170, 210],
        5: [70, 110, 150, 190, 230],
        6: [50, 90, 130, 170, 210, 250],
        7: [30, 70, 110, 150, 190, 230, 270],
        8: [10, 50, 90, 130, 170, 210, 250, 290],
      };
    </script>
    

    
    <script src="https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/andrii_test/scripts/index_ww.js"></script>

    <script>
      function handleLoad() {
        const layersSectionElement = document.querySelector(".js-layers-section");

        // Generate columns and sets of lines dynamically
        for (let i = 0; i < nn_data.length; i++) {
          const column = buildColumnSquares(nn_data[i]);
          layersSectionElement.appendChild(column);

          if (i < nn_data.length - 1) {
            const setOfLines = createDots(nn_data[i].length, nn_data[i + 1].length);
            layersSectionElement.appendChild(setOfLines);
          }
        }

        if (isMobile()) {
          //console.log('Mobile Detected');
          document.getElementsByClassName("custom-parent-container")[0].style.display = "none";
        } else {
          //console.log('Mobile Not Detected');
          start_nn();
        }
      }

      function buildColumnSquares(squaresArray) {
        const columnParentElement = document.createElement("div");
        columnParentElement.setAttribute("class", "layer");

        const columnSquaresMarkup = squaresArray
          .map(
            ({ id, fill }) => `
                <div class="square" id="${id}">
                  <div class="square-filler" style="height: ${(22 * fill) / 100}px;"></div>
                </div>
              `
          )
          .join("");

        columnParentElement.innerHTML = columnSquaresMarkup;
        return columnParentElement;
      }

      function createDots(...keys) {
        if (keys.includes(0)) {
          return;
        }
        const linesParentElement = document.createElement("div");
        linesParentElement.setAttribute("class", "lines-wrapper");

        const combinations = [];

        // Generate all combinations of points from different arrays
        for (let i = 0; i < keys.length; i++) {
          const key1 = keys[i];
          const linePoints1 = points[key1];

          for (let j = i + 1; j < keys.length; j++) {
            const key2 = keys[j];
            const linePoints2 = points[key2];

            // Loop through all combinations of points from different arrays
            for (const point1 of linePoints1) {
              for (const point2 of linePoints2) {
                combinations.push({ point1, point2 });
              }
            }
          }
        }

        // Create SVG elements and append them to the container
        for (const combination of combinations) {
          const svgElement = createLine(combination.point1, combination.point2);
          linesParentElement.innerHTML += svgElement;
        }

        return linesParentElement; // Return the container
      }

      function createLine(point1, point2) {
        return `
            <svg width="100%" height="100%" class="svg-icon">
              <line
                x1="0"
                y1="${point1}"
                x2="100%"
                y2="${point2}"
                stroke="#ff8a00"
                stroke-width="1"
              />
            </svg>
          `;
      }

      function isMobile() {
        var a;
        if (
          navigator.userAgent.match(/Android/i) ||
          navigator.userAgent.match(/webOS/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPhone/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPad/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPod/i) ||
          navigator.userAgent.match(/BlackBerry/i) ||
          navigator.userAgent.match(/Windows Phone/i)
        ) {
          a = true;
        } else {
          a = false;
        }
        return a;
      }

      window.onload = handleLoad();
    </script>
  </body>
</html>

O que significa aprendizado supervisionado?

Redes neurais são algoritmos avançados inspirados na estrutura do cérebro humano, utilizados para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina. Você irá construir sua própria Rede Neural do zero para compreender seu funcionamento. Após este curso, será possível criar redes neurais para resolver problemas de classificação e regressão utilizando a biblioteca scikit-learn.

Primeiro, discutiremos o que é uma rede neural e como ela funciona. Também será considerado o escopo de sua aplicação.

Em seguida, tentaremos construir nossa própria rede neural e observar como ela lida com o aprendizado de forma eficiente. Também analisaremos uma solução pronta da biblioteca scikit-learn.

Por fim, forneceremos informações adicionais úteis sobre como entender qual modelo utilizar e quais tipos de redes neurais existem. Para concluir o curso, você será avaliado sobre o conhecimento adquirido.

O Que É uma Rede Neural?

Introdução

Exemplo de Rede Neural

O Que É uma Rede Neural?

Introdução

Exemplo de Rede Neural