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A tarefa de classificação de objetos é uma tarefa trivial e que não demanda esforço para seres humanos. No entanto, é muito dificultoso replicar tal habilidade e precisão em sistemas computacionais. Classificar aspectos gerais de um objeto é uma tarefa desafiadora para os mesmos, pois há uma grande variedade de características entre as milhares de classes possíveis, além de diferenças entre objetos de mesma categoria. Encontrar abordagens que simulem ou ofereçam resultados parecidos com o funcionamento do cérebro humano para tal tarefa é, atualmente, um dos grandes desafios na área. Esse trabalho visa analisar as técnicas atuais, e implementar uma arquitetura de classificação de objetos em imagens digitais utilizando Deep Learning. Investigar as diferentes arquiteturas de Redes Neurais Artificiais Convolucionais e Recorrentes sofisticadas suas vantagens, desvantagens e aplicações;