Implementando uma IA com RNN Programado em Python

By Vitor Amadeu Souza

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Computing, Engineering and Technology

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Synopsis

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente projetado para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto e sinais de áudio. Diferentemente das redes neurais tradicionais, que tratam cada entrada de forma independente, as RNNs possuem conexões recorrentes que permitem que informações passadas influenciem as previsões futuras, tornando-as ideais para capturar padrões temporais e dependências de longo prazo nos dados.

No exemplo apresentado, utilizamos uma RNN para prever o próximo valor de uma sequência baseada na função seno. O modelo recebe uma sequência de valores como entrada e aprende a estimar o próximo valor esperado, demonstrando a capacidade das RNNs de modelar padrões temporais contínuos. Para isso, o código emprega a biblioteca TensorFlow/Keras, utilizando uma camada SimpleRNN para processar a sequência temporal e uma camada densa na saída para realizar a predição. Esse tipo de abordagem é fundamental para aplicações em previsão de séries temporais, como análise financeira, meteorologia e reconhecimento de padrões em sinais biológicos.

Features

Number of Pages 105
Edition 1 (2025)
Format A5 (148x210)
Binding Paperback with Flaps
Paper Type Coated Silk 90g
Language Portuguese

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Talk to the Author

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, 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.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 à Sociedade Brasileira de Computação (SBC). 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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