Doido Dev

Dados de entrada NUM_AMOSTRAS = 200 dados_entrada = np.random.random(NUM_AMOSTRAS) print(dados_entrada) Geração dos dados de saída sinais = (- np.ones((NUM_AMOSTRAS,)))**np.random.randint(2,size=NUM_AMOSTRAS) dados_saida = np.sqrt(dados_entrada) * sinais print(sinais) print(dados_saida) Rede neural ativacao = tf.keras.layers.ReLU() modelo_s ...

O campo da inteligência artificial (IA) é frequentemente visualizado como um conjunto de círculos concêntricos, onde a IA é a categoria mais ampla, o aprendizado de máquina (Machine Learning) é um subconjunto focado em algoritmos que aprendem com dados, e o aprendizado profundo (Deep Learning) é a especialidade que utiliza redes neurais artific ...

Implementação Técnica Desenvolvemos um sistema para idnetificação de pontos de superaquecimento em redes elétricas utilizando modelos YOLOv8 e YOLOv11. O sistema processa imagens térmicas contendo uma única classe de detecção: "Superaquecimento". Configuração do Ambiente # Arquivo de configuração datasets.yaml path: /dados/linhas_tran ...