Technology

Reconhecimento De Frutas Com Rede Neural Artificial Com Pytorch Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length1h 41m

About this audiobook

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 PyTorch, 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.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 41 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateOct 20, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

4Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

5constantes. Acompanhe um exemplo.

Mostrar todos os capítulos

6posteriormente.

7linguagem. O Python possui as seguintes:

8relacionais:

9valor:

10Podemos também apresentar individualmente os caracteres

11uma string.

12teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

13comando.

14seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

15print(x)

16Função count()

17diferença, união, interseção e diferença simétrica.

18deste script para o Python, digitando:

19seguintes funções:

20>>> cos(pi)

21A seguir exemplos com números complexos.

22conforme ilustra o próximo exemplo.

23exemplo:

24O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

251 x

26x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

27propósito de saber se determinada pessoa irá ao cinema ou não. Para

28main()

29Capítulo VI

302.5 Treinamento e Teste

312.6 Validação Cruzada

322.7 Underfitting

332.10 Hiperparâmetros

342.11 Regularização

352.15 Epochs

36Em seguida, busque imagens na internet, utilizando mecanismos de

37EPOCA=50

38# Normalização similar ao ImageNet