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 faremos o mesmo que na lição anterior, especificando tf.keras.sequential. Abrimos parênteses e abrimos colchetes para especificar as diferentes camadas. Agora, aqui temos um caso especial. Estamos falando de que temos imagens, Posso colocar uma imagem em uma rede neural e o que fazemos é que se tivermos 28 pixels por 28 pixels, Tecnicamente podemos colocá-los todos em uma única coluna, de cima para baixo, tomando por exemplo todos aqueles na coluna 1. Então passamos a coluna 2 aqui embaixo, passamos a coluna 3 abaixo, etc. Até que em vez de ter 28 por 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 (360)
- 22,157 alunos
- 29 aulas (4h 22m)
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