Implementando Uma Ia Com Rnn Programado Em Python
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Implementando Uma Ia Com Rnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-14
Implementando Uma Ia Com Rnn 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 2025-03-14 with Computers categories.
As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente projetado para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto e sinais de áudio. Diferentemente das redes neurais tradicionais, que tratam cada entrada de forma independente, as RNNs possuem conexões recorrentes que permitem que informações passadas influenciem as previsões futuras, tornando-as ideais para capturar padrões temporais e dependências de longo prazo nos dados. No exemplo apresentado, utilizamos uma RNN para prever o próximo valor de uma sequência baseada na função seno. O modelo recebe uma sequência de valores como entrada e aprende a estimar o próximo valor esperado, demonstrando a capacidade das RNNs de modelar padrões temporais contínuos. Para isso, o código emprega a biblioteca TensorFlow/Keras, utilizando uma camada SimpleRNN para processar a sequência temporal e uma camada densa na saída para realizar a predição. Esse tipo de abordagem é fundamental para aplicações em previsão de séries temporais, como análise financeira, meteorologia e reconhecimento de padrões em sinais biológicos.
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
Implementando Uma Ia Com Fnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-15
Implementando Uma Ia Com Fnn 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 2025-03-15 with Computers categories.
As Redes Neurais Feedforward (FNNs) são um tipo de rede neural artificial em que as informações fluem em uma direção única, da camada de entrada para as camadas ocultas e, finalmente, para a camada de saída, sem conexões cíclicas ou retroalimentação. Esse tipo de rede é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, onde a entrada é mapeada para uma saída, sem a necessidade de considerar dependências temporais ou sequenciais, como nas RNNs. No exemplo apresentado, utilizamos o modelo MLPClassifier da biblioteca scikit-learn, que é uma implementação de FNN para realizar a classificação multiclasse no conjunto de dados Iris. O modelo é composto por camadas densas (fully connected), com o número de neurônios e camadas definidas pelo usuário. Após treinar o modelo com os dados de entrada, ele é utilizado para prever as classes dos dados de teste. Essa abordagem é eficiente para problemas de aprendizado supervisionado, como classificação de padrões em imagens, reconhecimento de voz, e outras aplicações em que a relação entre entrada e saída é direta. Esse tipo de rede é simples e eficaz para muitos problemas de aprendizado supervisionado, e sua estrutura torna o treinamento relativamente rápido, especialmente em conjuntos de dados de tamanho moderado, como o Iris.
Implementando Uma Ia Com Dnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-15
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A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma Rede Neural Densa (DNN) para a classificação multiclasse do conjunto de dados Iris. O modelo utiliza a biblioteca TensorFlow/Keras e é composto por três camadas ocultas totalmente conectadas (Dense layers) com a função de ativação ReLU, além de uma camada de saída com ativação softmax para classificação em três classes. Após o treinamento, o modelo é avaliado com base na acurácia no conjunto de teste e realiza previsões para algumas amostras, ilustrando o uso de redes neurais profundas para problemas de classificação.
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
Implementando Uma Ia Com Cnn 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 2025-03-12 with Computers categories.
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.
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.
Construindo Chatbots Com Python
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Author : Sumit Raj
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2019-10-16
Construindo Chatbots Com Python written by Sumit Raj and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-10-16 with Computers categories.
Construa seu próprio chatbot usando Python e ferramentas open source. Este livro começa com uma introdução aos chatbots na qual você obterá informações vitais sobre sua arquitetura. Em seguida, começará imediatamente a usar o Natural Language Processing (NLP) com a ajuda do Natural Language Toolkit (NLTK) para construir uma plataforma de processamento de linguagem personalizada para seu chatbot. Com essa base inicial, examinará diferentes técnicas de Natural Language Processing para selecionar a que lhe for mais adequada. O próximo estágio é aprender a construir um chatbot usando a plataforma API.ai e definir suas intenções e entidades. No decorrer desse exemplo, você aprenderá a ativar a comunicação com o bot e também examinará os importantes tópicos de sua integração e implantação. O último capítulo de Construindo Chatbots com Python ensinará como construir, treinar e implantar o próprio chatbot. Usando bibliotecas open source e técnicas de machine learning, você aprenderá a prever condições para seu bot e a desenvolver um agente de conversação como uma aplicação web. Para concluir, implantará seu chatbot em seu próprio servidor com a AWS. Neste livro, você: • Conhecerá os aspectos básicos do Natural Language Processing usando Python • Coletará dados e os converterá em dados de treinamento para o chatbot • Construirá seu chatbot a partir do zero como um web app • Integrará seus chatbots ao Facebook, Slack e Telegram • Implantará os chatbots em seu próprio servidor.