A aplicação de redes neurais em problemas de regressão tem sido um campo promissor na inteligência artificial. Neste estudo de caso, focaremos na implementação de uma rede neural de regressão com apenas dois neurônios, utilizando o modelo de Perceptron, no ambiente do Google Colab.

Ao optarmos por uma arquitetura neural mínima, composta por dois neurônios, buscamos simplificar o entendimento dos conceitos fundamentais envolvidos no treinamento de redes neurais. A escolha do Google Colab como plataforma não apenas oferece uma infraestrutura poderosa para execução de código Python, mas também facilita a colaboração e compartilhamento de conhecimento.

Iniciaremos com a importação das bibliotecas necessárias e explicaremos a estrutura básica do Perceptron, destacando a função de ativação. Ao longo do estudo, abordaremos o processo de treinamento, com ênfase no algoritmo de retropropagação, e discutiremos métodos de avaliação de desempenho. A escolha deliberada de uma arquitetura enxuta visa proporcionar uma experiência acessível e didática, permitindo que os participantes compreendam os princípios essenciais na construção de redes neurais para tarefas de regressão no ambiente colaborativo do Google Colab.