Reconhecimento De Imagens Com Rede Neural Artificial Utilizando Mnist Programado Em Python
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Reconhecimento De Imagens Com Rede Neural Artificial Utilizando Mnist Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-11-11
A proposta deste trabalho é desenvolver a unidade fundamental das Redes Neurais Artificiais (RNA), conhecida como Perceptron, utilizando Python como ferramenta de programação. Inicialmente, apresentaremos a implementação prática desse conceito. Em seguida, treinaremos uma RNA com o conjunto de imagens numéricas MNIST e realizaremos predições para avaliar a eficácia do treinamento. Ao longo do processo, exploraremos exemplos que destacam tópicos essenciais da programação em Python. O objetivo é fornecer uma base teórica e prática sólida para que o leitor compreenda não apenas a implementação do Perceptron, mas também os princípios subjacentes ao funcionamento das Redes Neurais Artificiais.
Reconhecimento De Frutas Com Rede Neural Artificial Com Tensorflow Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-10-20
A proposta deste trabalho é desenvolver a unidade fundamental das Redes Neurais Artificiais (RNA), conhecida como Perceptron, utilizando Python como ferramenta de programação. Para isso, apresentaremos um exemplo prático que ilustra a implementação desse conceito. Após essa experiência, realizaremos o treinamento de uma RNA com o TensorFlow, utilizando um conjunto de imagens de frutas (dataset). Em seguida, efetuaremos predições para avaliar a eficácia do treinamento. Ao longo do processo, abordaremos diversos exemplos que destacam tópicos essenciais para uma compreensão sólida da programação em Python. O objetivo é fornecer uma base teórica e prática que permita ao leitor entender não apenas a implementação do Perceptron, mas também os princípios subjacentes ao funcionamento das Redes Neurais Artificiais.
Implementando Uma Ia Com Cnn Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-03-12
A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma Rede Neural Convolucional (CNN) para a previsão de dígitos manuscritos a partir de imagens obtidas da internet. Utilizando o modelo treinado com o dataset MNIST, o código recebe uma imagem como entrada, realiza o pré-processamento necessário (como redimensionamento e conversão para escala de cinza), e utiliza a CNN para prever o número presente na imagem. A previsão é realizada combinando o modelo de aprendizado profundo com o pré-processamento adequado, com o objetivo de estimar a classe mais provável de um número manuscrito, sendo essa abordagem útil em sistemas de reconhecimento de caracteres em imagens digitais.