Benstats Talks # 1: Uma apresentação no CNNS

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Já faz um tempo que não postei nada no meu blog, então pensei em compartilhar uma atualização. Recentemente, tive a oportunidade de apresentar para meu exame de meio de semestre uma estrutura de aprendizado profundo de minha escolha. Escolhi dar uma palestra sobre (adivinhou!) Redes neurais convolucionais (CNNs) e sua aplicação no espaço da visão computacional.

Para a formação técnica, peguei o material introdutório do artigo “Redes neurais convolucionais: uma visão geral e aplicação em radiologia” de Yamashita, Nishio, Do e Togashi do Journal “Insights into Imaging” (publicado em 27 de junho de 2018). Para as aplicações, produzi algumas análises originais usando alguns dos conjuntos de dados de brinquedo fornecidos por keras (números MNIST e os conjuntos de dados CFAIR-10) e comparei como as redes neurais convolucionais se desempenhavam em relação a redes de alimentação direta simples.

As observações finais foram baseadas no bloco de notas jupyter disponível publicamente escrito pelo conhecido Youtuber Tech de programação em python com Tim aqui (se você está lendo isto – obrigado pelo recurso Tim!)

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Quanto ao Jupyter Notebook real com o código que usei, quando eu tiver algum tempo, espero reformatá-lo e tê-lo disponível para ver!

Abaixo estão os slides que usei para esta palestra. Diz-me o que pensas!



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