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quinta-feira, 27 de junho de 2019

Reconhecimento facial com Java


#IA #deeplearning #redeNeural #CNN #reconhecimentoFacial #java #deeplearning4j #openimaj #neuraljava
Te ensino como criar uma CNN para reconhecimento facial totalmente em Java: https://github.com/cleuton/neuraljava/tree/master/cnn_java

quarta-feira, 27 de março de 2019

Reconhecimento e classificação facial com CNN - Rede neural convolucional usando Tensorflow


#python #IA #redeNeural #CNN #reconhecimentoFacial

Continuando minha série de artigos sobre visão computacional e reconhecimento facial, mostrarei um método bem mais preciso de classificação de rostos, ou seja, identificação de pessoas com base em fotos.

Esta demonstração utiliza o Tensorflow e um modelo de rede convolucional que eu criei e treinei com imagens minhas e de algumas personalidades públicas, selecionadas da Internet.

segunda-feira, 28 de janeiro de 2019

Redes neurais


#IA #redeNeural #CNN #reconhecimentoImagens #classificação #python
este é o meu tutorial de reconhecimento de imagens utilizando Python e TensorFlow. Para entende-lo é preciso conhecer Python. Eis o meu curso gratuito: 

sábado, 22 de dezembro de 2018

Aproveite os feriados para aprender!


Estou oferecendo a você vários cursos e tutoriais de tecnologia, totalmente gratuitos! Por que não aproveita os feriados de final de ano para dar uma olhada? Eu não peço para se cadastrar e nem deixar email! 

#bigdata #python #spark

Amplie seus horizontes! Veja um tutorial fácil e prático de Spark com Python!

http://pythondrops.com/bigdata/



#python #web #raspberry #microservices

Pegou um Job para desenvolver um microsserviço? Por que não faz em Python? Que tal esse exemplo, que envolve até IoT (Raspberry PI)? Eu te dou uma força:

http://pythondrops.com/clientes_servidores/


#datascience #machineLearning #R 

Não está na hora de aprender Data science? Que tal de graça? Que tal sem risco? Vai lá! Tem PDFs, Exemplos e Vídeos! Tudo gratuito e sem precisar se cadastrar e nem deixar email! Totalmente anônimo e gratuito.

http://datalearninghub.com/R-course/


#deepLearning #reconhecimentoImagens

Gosta de redes neurais? Quer aprender a usar #CNN (Redes Neurais Convolucionais) para processamento de imagens? É grátis, Cara! Sem deixar email! Aproveita, hein?

https://github.com/cleuton/FaceGuard/tree/master/CNN

terça-feira, 4 de dezembro de 2018

Sua ferramenta de auto Machine Learning vem ai

Sim! Já pensou? Fazer trabalhos de data science e machine learning sem ter que programar? E poder exportar seu trabalho para vários formatos? Estamos iniciando o projeto StatsProc, totalmente Open Source e gratuito, para criar uma ferramenta de data science automatizada, voltada para o público em geral, até para uso em escolas. Vamos tirar a Ciência de Dados do pedestal e torná-la útil para todos!
Gostou da ideia? Junte-se ao Projeto, no Github. Em breve, faremos uma apresentação.

terça-feira, 6 de novembro de 2018

Deep learning para câmeras de segurança



#deepLearning #CNN #reconhecimentoFacial #câmeraSegurança #iot

Quer criar um sistema de segurança inteligente? Baseado em IoT e reconhecimento facial? Bom, tá aqui tudo o que você precisa! Assista ao vídeo e veja esse link: http://www.obomprogramador.com/2018/02/tutorial-de-machine-learning-iot.html

segunda-feira, 5 de novembro de 2018

Tutorial de reconhecimento de imagens com CNN e Python


#IA #reconhecimentoImagens #deepLearning #python #CNN

Quer saber como o Facebook e o Google reconhecem objetos e rostos? Entenda o que é CNN ou Rede Neural Convolucional. Veja esse tutorial gratuito e sinistro, com código fonte livre que eu fiz para você: https://github.com/cleuton/FaceGuard/tree/master/CNN

terça-feira, 9 de outubro de 2018

Agende-se! Logo após o Segundo turno!



#datascience #python #R #deepLearning

Agende-se: Logo após o segundo turno das eleições!

Palestra de lançamento dos meus livros, dia 31 de Outubro, 18:30, no Instituto Infnet, rua São José 90, Centro, Rio de Janeiro. Não perca esta oportunidade de saber mais sobre Data Science e Machine Learning, seja com Python ou R

segunda-feira, 8 de outubro de 2018

IA com alta performance? Só com C++



#deepLearning #C++ #highPerformanceIA

Acalme-se e acompanhe o data learning hub http://datalearninghub.com  Em breve tutorial de alta performance em apps de Data Science


quarta-feira, 3 de outubro de 2018

Lançamento dos meus livros de Data Science



#datascience #python #R

Palestra de lançamento dos meus livros, dia 31 de Outubro, 18:30, no Instituto Infnet, rua São José 90, Centro, Rio de Janeiro. Não perca esta oportunidade de saber mais sobre Data Science e Machine Learning, seja com Python ou R


quinta-feira, 13 de setembro de 2018

Benchmark da sua plataforma de Deep Learning


Você gastou uma grana preta para montar sua plataforma de Deep Learning, certo? Para mim, uma grande besteira! Não, Deep Learning não é besteira, mas montar uma plataforma própria é! Hoje, com AWS e Google Cloud, você não precisa gastar os tubos para isso, afinal a alocação de recursos é feita em picos, durante o treinamento da sua Rede Neural, e não constantemente.
Bem, comprando ou utilizando PaaS, vai haver um momento em que você deseja avaliar a performance dela. Aí entra o projeto TensorFlow Benchmark: https://github.com/tensorflow/benchmarks
Basta instalar a Object Detection API em primeiro lugar https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
Agora, se você quer um benchmark mais abrangente, que inclua outros backends, como o PyTorch, eu recomendo esse projeto: https://github.com/u39kun/deep-learning-benchmark
Nos Benchmarks são testados modelos e arquiteturas mais consagrados, como: VGG16 (https://www.kaggle.com/keras/vgg16/home), Inception V3 ou V4 (https://www.kaggle.com/keras/inceptionv3/home), ResNet (https://www.kaggle.com/keras/resnet50/home) e vários outros.
São testadas as duas modalidades: Treinamento e Predição (Inferência).

quinta-feira, 23 de agosto de 2018

Um tutorial de classificação de imagens


#deepLearning #OpenCV #TensorFlow #Keras #python #CNN
Bom, aqui vai um belo tutorial de reconhecimento de animais (Gatos e Cachorros), baseado no dataset Dogs & Cats da Kaggle. 97% de acurácia! Tá bom ou quer mais?
https://github.com/cleuton/FaceGuard/blob/master/CNN/DogsCats.ipynb