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Neste livro, abordamos brevemente os fundamentos teóricos das redes neuronais, começando pelos princípios básicos do funcionamento de um neurónio e a sua semelhança com a parte biológica, explicando os seus axónios (entradas), pesos de entrada, polarização, corpo do neurónio, função de ativação e função de saída do axónio. Em seguida, descreve a arquitetura de uma rede neuronal multicamada, o processo de aprendizagem da rede neuronal através das funções de retropropagação e de propagação feedforward. Finalmente, o livro procede ao treino de uma rede neuronal a partir do zero, com o objetivo de…mehr

Produktbeschreibung
Neste livro, abordamos brevemente os fundamentos teóricos das redes neuronais, começando pelos princípios básicos do funcionamento de um neurónio e a sua semelhança com a parte biológica, explicando os seus axónios (entradas), pesos de entrada, polarização, corpo do neurónio, função de ativação e função de saída do axónio. Em seguida, descreve a arquitetura de uma rede neuronal multicamada, o processo de aprendizagem da rede neuronal através das funções de retropropagação e de propagação feedforward. Finalmente, o livro procede ao treino de uma rede neuronal a partir do zero, com o objetivo de ensinar ao leitor, de uma forma simples, como conceber uma rede neuronal e os processos envolvidos na sua aprendizagem. Posteriormente, é definido um problema para a deteção do míldio nas culturas de batata. São apresentados os fundamentos teóricos de uma rede convolucional e as definições relacionadas com a praga da batateira. Em seguida, é apresentado ao leitor um guia passo a passo sobre como criar um projeto no Jupyter-lab para a deteção do míldio da batateira.
Autorenporträt
Engenheiro de Sistemas de profissão formado pela Fundação Universitária San Martin, Mestre em Engenharia Telemática pela Universidade de Cauca, Doutor em Tecnologias da Informação e Comunicações pela Universidade de Granada Espanha, professor a tempo inteiro de Engenharia de Sistemas na Universidade de Córdoba.