REDES NEURAIS UTILIZANDO TENSORFLOW E KERAS

Autores

  • Maxwell da Mata Ribeiro Universidade José do Rosário Vellano – UNIFENAS
  • Samuel Soares Quimarães Universidade José do Rosário Vellano – UNIFENAS

Resumo

Projeto de Inteligência Artificial tomando base o artigo realizado por Ramos(2016), que a rede neural criada por ele permite reconhecer a autenticidade de condutores autorizado, com isso projetamos uma rede neural com base em deep learning, usando frameworks TensorFlow e a API Keras que o intuito deles é levar para jovens programadores conseguirem criar sua própria rede neural sem com maior facilidade, usando abstração de cálculos que são necessário em uma deep learning como hoje em dia, com base nas bibliotecas TensorFlow e Keras na Linguagem de programação Python, que facilita ainda mais no desenvolvimento de softwares que podem tomar suas próprias decisões, uma das maiores dificuldades do desenvolvimento de Inteligência Artificial é entender como podemos simular o comportamento humano passando para a máquina, neste artigo mostraremos que é possível criar uma rede neural artificial, com estes frameworks facilitadores no desenvolvimentos dos projetos.

Referências

ALVES, Wellington. Entenda a importância da Inteligência Artificial. 2018. Disponível em: <https://canaltech.com.br/inteligencia-artificial/entenda-a-importancia-da-inteligencia-artificial-100442/>. Acesso em: 05 jul. 2017.

ELIEZER, ELIEZER BOURCHARDT. Inteligência Artificial — Um pouco da história e avanços atuais. 2018. Disponível em: <https://medium.com/@eliezerfb/intelig%C3%AAncia-artificial-499fc2c4aa79>. Acesso em: 05 jul. 2017.

RAMOS, Celso de Ávila. Identificador de condutor de veículo utilizando Redes Neurais Artificiais e OBDII. 2017. 8 p. Artigo (Mestrado em Ciência da Computação)- Universidade José do Rosário Vellano - UNIFENAS, Alfenas, [v].

DATASCIENCEACADEMY. O QUE É O TENSORFLOW MACHINE INTELLIGENCE PLATFORM?. 2018. Disponível em: <http://datascienceacademy.com.br/blog/o-que-e-o-tensorflow-machine-intelligence-platform/>. Acesso em: 14 jun. 2017.

AI Google. Keras. 2018. Disponível em: <https://www.tensorflow.org/guide/keras>. Acesso em: 15 jun. 2017.

HD Store. O que é o TensorFlow? A biblioteca de machine learning explicada. 2018. Disponível em:

<https://blog.hdstore.com.br/o-que-e-o-tensorflow/>. Acesso em: 12 jun. 2017.

DESCONHECIDO, Keras. Documentação Keras. 2018. Disponível em: <https://keras.io/why-use-keras/>. Acesso em: 21 jun. 2017.

GRANATYR, Jones. Deep Learning com Python de A à Z - O Curso Completo. Disponível em: <https://www.udemy.com/deep-learning-com-python-az-curso-completo>. Acesso em: 10 jul. 2017.

Jovian Lin, Ph.D. Categorical_crossentropy VS. sparse_categorical_crossentropy. 2018. Disponível em: <https://jovianlin.io/cat-crossentropy-vs-sparse-cat-crossentropy/>. Acesso em: 21 jun. 2017.

DESCONHECIDO, Sas. Inteligência Artificial O que é e qual sua importância?. 2018. Disponível em: <https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/inteligencia-artificial.html>. Acesso em: 28 jun. 2017.

DESCONHECIDO, Sas. Big Data O que é e qual sua importância?. 2018. Disponível em: <https://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html>. Acesso em: 28 jun. 2017.

Publicado

2018-12-20

Edição

Seção

Artigos