Introdução à IA com Python
Classificação Rede Neural 2
Um curso de Rodrigo Montemayor , Programador
Sobre a videoaula: Classificação Rede Neural 2
Visão geral
“Continuarei mostrando como executar um modelo de classificação, usando o conjunto de dados MNIST para classificar números manuscritos.”
Nesta videoaula, Rodrigo Montemayor aborda o tópico: Classificação Rede Neural 2,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
“Vamos começar a fazer nosso modelo e o faremos igual à lição anterior. especificando tf. que era sequencial. Abrimos parênteses e colchetes para especificar as diferentes camadas do nosso projeto. Agora. temos um especial que requer atenção: estamos falando de imagens. mas como posso inserir uma imagem em uma rede neural? O que fazemos é que. se temos 28 pixels por 28 pixels. tecnicamente podemos colocá-los todos em uma única coluna. de cima para baixo. pegando. por exemplo. todos coluna 1 e depois passamos a coluna 2 para baixo. a coluna 3 a colocamos embaixo. etc. Até que em vez de ter 28...”
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 (378)
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