Name: Implementando uma IA com FNN Programado em Python
Author: Vitor Amadeu Souza

Synopsis

As Redes Neurais Feedforward (FNNs) são um tipo de rede neural artificial em que as informações fluem em uma direção única, da camada de entrada para as camadas ocultas e, finalmente, para a camada de saída, sem conexões cíclicas ou retroalimentação. Esse tipo de rede é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, onde a entrada é mapeada para uma saída, sem a necessidade de considerar dependências temporais ou sequenciais, como nas RNNs.

No exemplo apresentado, utilizamos o modelo MLPClassifier da biblioteca scikit-learn, que é uma implementação de FNN para realizar a classificação multiclasse no conjunto de dados Iris. O modelo é composto por camadas densas (fully connected), com o número de neurônios e camadas definidas pelo usuário. Após treinar o modelo com os dados de entrada, ele é utilizado para prever as classes dos dados de teste. Essa abordagem é eficiente para problemas de aprendizado supervisionado, como classificação de padrões em imagens, reconhecimento de voz, e outras aplicações em que a relação entre entrada e saída é direta.

Esse tipo de rede é simples e eficaz para muitos problemas de aprendizado supervisionado, e sua estrutura torna o treinamento relativamente rápido, especialmente em conjuntos de dados de tamanho moderado, como o Iris.

Features

Number of Pages	107
Edition	1 (2025)
Format	A5 (148x210)
Binding	Paperback with Flaps
Paper Type	Coated Silk 90g
Language	Portuguese

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Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia de Defesa, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng. Automotiva, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado ao SBC e SBIC. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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Implementando uma IA com FNN Programado em Python

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Computing, Engineering and Technology

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