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Códigos exemplos para o treinamento de Inteligência Artificial em Python

Códigos exemplos para o treinamento de Inteligência Artificial

1. teste_basico.ipynb - Algumas operações básicas em Python. Dataset: diabetes.csv
2. tensorflow_keras_mnist.ipynb - Reconhecimento de caracteres (MNIST) utilizando TensorFlow e redes neurais convolucionais (CNN). Dataset: MNIST
3. Diabetes_Model.ipynb - Modelo com regressão logística para prever riscos de diabetes. Dataset: diabetes.csv
4. doenca_renal.ipynb - Modelo com rede neural para prever riscos de doença renal. Dataset: kidney_disease.csv
5. Heart_Disease_LR.ipynb - Modelo com regressão logística para prever riscos de doença cardíaca em um intervalo de 10 anos. Dataset: framingham.csv

Bibliotecas utilizadas

Versão do Python: 3.7

• Tensorflow (Keras)
• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-Learn
• Jupyter

Instalação (Windows)

Instalar o Miniconda3, versão Python 3.7:

Durante a instalação, marcar a opção:

• All Users (requires admin privileges)

Também marcar as opções:

• Add Anaconda to the system PATH environment variable
• Register Anaconda as the system Python 3.7

Instalar os pacotes necessários, via linha de comando (cmd.exe) e com permissões de administrador:

conda install jupyterlab matplotlib pandas scikit-learn seaborn tensorflow git

Clonar o repositório que contém os scripts:

git clone https://github.com/dangpzanco/tutorial-ai

Ou baixar e extrair os arquivos:

Mudar de diretório para o local onde este documento se encontra e iniciar o jupyter para ter acesso aos scripts:

C:\> cd tutorial-ai
C:\tutorial-ai\> jupyter notebook