Reconhecimento de Frutas com Rede Neural Artificial com TensorFlow Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código del libro: 733459

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Computación, Tecnología e ingeniería

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Sinopsis

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.

Características

Número de páginas 117
Edición 1 (2024)
Formato A5 (148x210)
Acabado Tapa blanda (con solapas)
Tipo de papel Estucado Mate 90g
Idioma Portugués

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Habla con el autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física com ênfase em Instrumentação Científica (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Indutrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Energias Renováveis, Eng.Geotécnica, Eng.SGT, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos. MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração, Segurança do Trabalho e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos. Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso. Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros. O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (https://bit.ly/43FdMxu).

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