[PDF] Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python - eBooks Review

Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python


Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python
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Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python


Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-17

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Este estudo apresenta a criação e implementação de um pipeline de otimização baseado em Algoritmos Evolutivos (AE), utilizando Python como linguagem de programação. Inspirados nos processos de seleção natural e evolução biológica, os Algoritmos Evolutivos são amplamente reconhecidos por sua capacidade de resolver problemas complexos de otimização, sendo aplicados em domínios como aprendizado de máquina e visão computacional, especialmente em cenários onde métodos convencionais de busca são ineficientes. Neste trabalho, exploramos o uso de AE para otimizar hiperparâmetros, como taxa de aprendizado e momentum, em uma simulação que representa o ajuste de modelos de visão computacional. O estudo oferece um exemplo prático de implementação em Python, utilizando a biblioteca DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) para gerenciar o processo de otimização evolutiva e as bibliotecas PyTorch e TorchVision como base técnica, demonstrando como essas ferramentas podem ser combinadas para alcançar resultados eficazes em um contexto simplificado.



Programa O Em Python Para Intelig Ncia Artificial


Programa O Em Python Para Intelig Ncia Artificial
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Author : Axel Rylan
language : pt-BR
Publisher: Independently Published
Release Date : 2025-06-26

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Descrição do Livro* "Desbloqueie o Futuro da Inteligência com Python "Python-Programmierung für künstliche Intelligenz" (Programação Python para Inteligência Artificial) é seu guia abrangente para aproveitar o poder do Python para IA e aprendizado de máquina. Escrito para profissionais e desenvolvedores iniciantes igualmente, este livro oferece uma introdução aprofundada às bibliotecas, frameworks e técnicas mais eficazes do Python para construir sistemas inteligentes. *O que você aprenderá* - Fundamentos da programação Python para IA e aprendizado de máquina - Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina com Scikit-learn e TensorFlow - Construção e treinamento de redes neurais para soluções de problemas complexos - Aplicação de técnicas de processamento de linguagem natural e visão computacional - Práticas recomendadas para pré-processamento de dados, avaliação de modelos e implantação *Prepare-se para transformar sua carreira* Com "Python-Programmierung für künstliche Intelligenz", você adquirirá o conhecimento e as habilidades para desenvolver soluções inovadoras de IA, impulsionar o crescimento dos negócios e estar à frente na paisagem tecnológica em rápida evolução. Seja você um profissional experiente ou apenas começando sua jornada, este livro é sua chave para desbloquear todo o potencial do Python para inteligência artificial.



Implementando Uma Ia Com Ntm Programado Em Python


Implementando Uma Ia Com Ntm Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-17

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A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de uma Máquina de Turing Neural (NTM) utilizando Python como ferramenta de programação. A NTM é uma abordagem poderosa para o processamento de sequências e tarefas que requerem memória externa, sendo amplamente explorada em áreas como aprendizado de máquina, inteligência artificial e modelagem de sistemas cognitivos. Ela combina as capacidades de redes neurais recorrentes com uma memória externa acessível por meio de cabeçotes de leitura e escrita, permitindo que o modelo armazene e recupere informações de forma dinâmica e precisa. O modelo é capaz de aprender padrões em dados sequenciais, manipulando uma memória vetorial para realizar tarefas como cópia de sequências, atribuição de valores a posições específicas e controle de operações, oferecendo uma base flexível para aplicações complexas.



Programa O Definitiva De Redes Neurais Com Python Crie Sistemas De Ia Modernos E Poderosos Aproveitando Redes Neurais Com Python Keras E Tensorflow


Programa O Definitiva De Redes Neurais Com Python Crie Sistemas De Ia Modernos E Poderosos Aproveitando Redes Neurais Com Python Keras E Tensorflow
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Author :
language : pt-BR
Publisher: jideon francisco marques
Release Date : 2024-01-17

Programa O Definitiva De Redes Neurais Com Python Crie Sistemas De Ia Modernos E Poderosos Aproveitando Redes Neurais Com Python Keras E Tensorflow written by and has been published by jideon francisco marques this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-01-17 with Computers categories.


Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA ​​ 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços



Implementa O De Algoritmos Gen Ticos Programado Em Python


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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-10-22

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A proposta deste trabalho é desenvolver a unidade fundamental dos Algoritmos Genéticos (AGs), utilizando Python como ferramenta de programação. Para isso, apresentaremos um exemplo prático que ilustra a implementação desse conceito, utilizando parâmetros como cruzamento, mutação e seleção. Ao longo do processo, abordaremos diversos exemplos que destacam tópicos essenciais para uma compreensão sólida da programação em Python, incluindo conceitos como aptidão e elitismo. O objetivo é fornecer uma base teórica e prática que permita ao leitor entender não apenas a implementação de algoritmos genéticos, mas também os princípios subjacentes à sua aplicação.



Implementando Uma Ia Com Cnn Programado Em Python


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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-12

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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.



Computa O Evolucion Ria


Computa O Evolucion Ria
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Author : Eduardo Pereira
language : pt-BR
Publisher: Casa do Código
Release Date : 2020-09-25

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A Inteligência Artificial está cada vez mais presente no nosso cotidiano. Dentre sua linha meta-heurística, os algoritmos funcionam como frameworks inteligentes para facilitar tomadas de decisões baseadas em grandes conjuntos de dados. A computação evolucionária coloca populações de indivíduos para evoluir em busca de se resolver um problema, com aplicações fascinantes na atualidade: a programação genética, determinação de melhor rota de veículos, design de circuitos, classificação de clientes, alocação de espaço físico e determinação automática de estruturas de redes neurais artificiais. Neste livro, Eduardo Pereira apresenta os fundamentos de Algoritmos Genéticos, com aplicação de Programação Orientada a Objetos e a utilização da biblioteca Numpy, como uma extensão da linguagem Python para operar com vetores e matrizes. Você verá como aproveitar a biblioteca Matplotlib para a manipulação de gráficos 3D e geração de animações com os dados gerados. Para colocar tudo isso em prática, a segunda parte conta com uma aplicação prática onde você se debruçará sobre a solução de labirintos.



Learning Genetic Algorithms With Python


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Author : Ivan Gridin
language : en
Publisher: BPB Publications
Release Date : 2021-02-13

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Refuel your AI Models and ML applications with High-Quality Optimization and Search Solutions DESCRIPTION Genetic algorithms are one of the most straightforward and powerful techniques used in machine learning. This book ÔLearning Genetic Algorithms with PythonÕ guides the reader right from the basics of genetic algorithms to its real practical implementation in production environments.Ê Each of the chapters gives the reader an intuitive understanding of each concept. You will learn how to build a genetic algorithm from scratch and implement it in real-life problems. Covered with practical illustrated examples, you will learn to design and choose the best model architecture for the particular tasks. Cutting edge examples like radar and football manager problem statements, you will learn to solve high-dimensional big data challenges with ways of optimizing genetic algorithms. KEY FEATURESÊÊ _ Complete coverage on practical implementation of genetic algorithms. _ Intuitive explanations and visualizations supply theoretical concepts. _ Added examples and use-cases on the performance of genetic algorithms. _ Use of Python libraries and a niche coverage on the performance optimization of genetic algorithms. WHAT YOU WILL LEARNÊ _ Understand the mechanism of genetic algorithms using popular python libraries. _ Learn the principles and architecture of genetic algorithms. _ Apply and Solve planning, scheduling and analytics problems in Enterprise applications. _Ê Expert learning on prime concepts like Selection, Mutation and Crossover. WHO THIS BOOK IS FORÊÊ The book is for Data Science team, Analytics team, AI Engineers, ML Professionals who want to integrate genetic algorithms to refuel their ML and AI applications. No special expertise about machine learning is required although a basic knowledge of Python is expected. TABLE OF CONTENTS 1. Introduction 2. Genetic Algorithm Flow 3. Selection 4. Crossover 5. Mutation 6. Effectiveness 7. Parameter Tuning 8. Black-box Function 9. Combinatorial Optimization: Binary Gene Encoding 10. Combinatorial Optimization: Ordered Gene Encoding 11. Other Common Problems 12. Adaptive Genetic Algorithm 13. Improving Performance



Programa O Definitiva De Redes Neurais Com Python


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Author : Jideon F Marques
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-01-17

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Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA ​​ 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços



Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python


Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-11

Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-11 with Computers categories.


A inteligência artificial moderna não se limita apenas à execução de comandos ou respostas reativas. Cada vez mais, sistemas autônomos exigem comportamentos deliberativos, capacidade de raciocínio simbólico e tomada de decisões baseadas em objetivos internos. Nesse contexto, surge o modelo BDI (Belief-Desire-Intention) como uma das arquiteturas mais relevantes para o desenvolvimento de agentes inteligentes. Este livro apresenta de forma prática e acessível a implementação do modelo BDI utilizando a linguagem Python, permitindo ao leitor compreender como agentes podem perceber o ambiente (crenças), gerar objetivos (desejos) e tomar decisões coerentes (intenções) com base em suas percepções e metas. Através de exemplos didáticos, o leitor será guiado na criação de agentes que simulam comportamento autônomo, reforçando conceitos fundamentais da inteligência artificial simbólica e da modelagem cognitiva. Destinado a estudantes, pesquisadores e entusiastas de IA, este material serve como um ponto de partida sólido para quem deseja aplicar o paradigma BDI em simulações.