Este documento resume uma apresentação sobre deep learning com Python e TensorFlow. Apresenta conceitos básicos de inteligência artificial, machine learning e deep learning. Explica como redes neurais artificiais profundas permitem treinar modelos com mais camadas. Apresenta exemplos de arquiteturas neurais convolucionais e como começar com Python e TensorFlow, incluindo um exemplo de código. Por fim, descreve o caso de uso DeepCardio para diagnóstico de doenças cardíacas.
4. GDG DevFest
Cerrado 2017
Situando…
• IA -Estratégias de busca (Jogos em Tabuleiro, Busca
de alvo em labirinto
• ML - Aprendizagem, Redes Neurais Artificiais, Data
Minning, Agentes
• DL - Técnicas para treinar RNA's
5. GDG DevFest
Cerrado 2017
Redes Neurais Artificiais
• Modelos matemáticos inspirados em neurônios biológicos
• Anos 2000: Normalmente de 2 ou 3 camadas
• Quando se aumentavam as camadas para 4, 5, 10, 20… os
algoritmos de treinamento (Ex: backpropagation) não
convergiam
20. GDG DevFest
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Google TensorFlow
• Biblioteca Open Source mantida pela Google
para Machine Learning / Deep Learning
• Tensores: Matrizes multidimensionais e
operações com grafos (arestas e vértices)
• Flow: Operações que modificam tensores
enviados para próximas operações que
modificam outros tensores
• Gráficos (TensorBoard)
• Modelos de arquiteturas
21. GDG DevFest
Cerrado 2017
Como obter o Google TensorFlow?
Windows: use docker!
Passo a passo em: http://bit.ly/1VoyDKL
Linux e Mac: um simples "pip install” já
resolve!
Ref: http://bit.ly/2fISO86
Nota: recomenda-se utilizar o TF com outros
pacotes (Pandas, Numpy,Scikit-learn). Dica: use o
Anaconda http://bit.ly/1RudtK3
22. GDG DevFest
Cerrado 2017
Utilizando Google TensorFlow
import tensorflow as tf
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
z = 2 * x
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print("x = ", sess.run(x))
print("z = 2 * x = ", sess.run(z))
23. GDG DevFest
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Utilizando Google TensorFlow
Suponha que nós tenhamos uma Rede Neural
com uma camada oculta:
Podemos representá-la com o seguinte gráfico:
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Caso de Uso: DeepCardio
• Diagnosticar possíveis doenças cardiovasculares por
meio de gravação da ausculta cardíaca;
• Desenvolvido durante a disciplina de Redes Neurais
Artificiais no programa de pós-graduação Doutorado
em Ciência da Computação da UFG (2017/1);
• RNA Convolucional Inception
• Python, TensorFlow, Java (UI)
• Treinada com mais de 4.000 gravações de corações
saudáveis e patológicos - Acurácia: 86%
30. GDG DevFest
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Sandro Moreira
Organizer GDG Rio Verde
Professor UniRV - Universidade de Rio Verde
+SandroMoreiraGO
@sandro_moreira
Dúvidas?