Introdução à IA com Python
Rede neural de classificação 1
Um curso de Rodrigo Montemayor , Programador
Sobre a videoaula: Rede neural de classificação 1
Visão geral
“Nesta lição, criaremos uma rede neural de classificação, que usaremos para classificar números manuscritos.”
Nesta videoaula, Rodrigo Montemayor aborda o tópico: Rede neural de classificação 1,que faz parte do curso online da Domestika: Introdução à IA com Python. Aprenda os fundamentos da inteligência artificial e como utilizá-la na resolução de problemas.
Transcrição parcial do vídeo
“Nesta lição. desenvolveremos uma rede neural para classificação. que utilizaremos para identificar manuscritos. Vamos lá. Nesta lição. utilizaremos uma rede neural para realizar uma classificação. Em vez de uma classificação simples. faremos algo muito mais interessante e desafiador. Vamos criar um novo arquivo. que vou chamar de Rede de Classificação. E para isso. usaremos um conjunto de dados existente chamado MNIST. Este conjunto de dados é especial porque nos ajuda a reconhecer números escritos à mão de forma precisa e eficiente. Essa informação está disponível dentro do TensorFlow. ond...”
Esta transcrição é gerada automaticamente, portanto pode conter erros.
Resumo do curso: Introdução à IA com Python
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Categoria
Inteligência Artificial, Web e App Design -
Áreas
Desenvolvimento Web, Inteligência Artificial, Programação , Programação de IA

Rodrigo Montemayor
Um curso de Rodrigo Montemayor
Rodrigo Montemayor é programador há mais de 20 anos. Ele trabalhou com muitas das maiores empresas do México e também algumas internacionais, em desenvolvimento web, móvel e desktop. Além disso, através de sua própria empresa, criou software para todos os tipos de clientes, como diversas marcas de tecnologia, cibersegurança, automação e inteligência artificial.
Por outro lado, compartilha conteúdo no canal RingaTech no Youtube, com o objetivo de ensinar e informar sobre tecnologia, cibersegurança e inteligência artificial. Como parte do canal, desenvolveu alguns projetos e jogos cujo código está disponível ao público.
- 99% avaliações positivas (399)
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- 29 aulas (4h 22m)
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