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Redes Neurais Artificiais

2023 está sendo considerado por muitos como o ano da Inteligência Artificial. Isso se deve ao fato de muitas tecnologias que estavam em desenvolvimento, evolução e teste, passarem a fazer ainda mais parte do nosso cotidiano, a exemplo do tão falado e espetacular ChatGPT.

A base de tudo isso parte de um princípio muito simples, mas ao mesmo tempo muito complexo. O aprendizado. Aprender, para os seres humanos, exige muito mais do que imaginamos e ao mesmo tempo, na prática, nos parece algo simples.

Falar sobre Inteligência Artificial significa que devemos falar também sobre "neurônios artificiais".

Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), também conhecidas como ANNs (Artificial Neural Networks), são um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que simula a anatomia e a fisiologia do cérebro humano para realizar tarefas desafiadoras, incluindo tomada de decisões, processamento de linguagem natural e identificação de imagens.

Os neurônios artificiais (perceptrons), os nós interconectados que compõem as redes neurais, processam e enviam dados à medida que as camadas da rede são construídas. A rede pode ser ensinada a reconhecer padrões e fazer previsões precisas alterando a força das conexões entre os neurônios.


Modelo de Neurônio Artificial - Perceptron


Modelo de Rede Neural - Perceptrons

Aprendizado

A capacidade das RNAs de aprender e se ajustar a novas informações é uma de suas principais características. Para aumentar sua precisão e desempenho ao longo do tempo, as RNAs podem ser treinadas usando uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Processamento de linguagem natural, carros sem motorista, reconhecimento de imagem e fala e outros campos fizeram uso de ANNs (Artificial Neural Networks).

Paralelismo

As RNAs também têm o benefício do processamento paralelo, o que lhes permite processar enormes volumes de dados de uma só vez. Com a ajuda de ANNs, empresas e organizações podem prever o futuro e produzir previsões com base na análise de dados.

As RNAs têm inúmeros benefícios, mas também apresentam várias desvantagens, como a necessidade de muitos dados de treinamento, o perigo de overfitting e o desafio de entender como eles tomam decisões.

Alguns Tipos

Uma variedade popular de RNAs é a rede neural feedforward, que possui uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Tarefas de classificação, regressão e reconhecimento de padrões são realizadas usando redes feedforward. A rede neural recorrente é um tipo adicional de RNAs que suporta loops de feedback e pode ser aplicada a projetos como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.
Função

A função de ativação, que baseia a saída de um nó em sua entrada, é uma parte crucial das RNAs. As funções sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh são funções de ativação populares. As RNAs também podem modificar os pesos e vieses dos nós durante o treinamento usando vários métodos de otimização, como descida de gradiente estocástico.

Programação

Python é uma linguagem de programação popular para criar e treinar RNAs, e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch oferecem recursos eficazes para criar redes complexas. Um número crescente de desenvolvedores de RNAs está usando JavaScript, graças a estruturas como TensorFlow.js e Brain.js, para criar Redes Neurais Artificiais que podem ser executadas diretamente no navegador.

Códigos

Vejamos logo abaixo como construir uma rede neural artificial utilizando as linguagens de programação Python e JavaScript.

Python

import tensorflow as t
import numpy as np

# Dados para treinamento
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Arquiterura da rede neural
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid', input_shape=(2,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modelo com perda e otimização
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# Treine o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# Teste o modelo com novos dados
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [1]])
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Precisão:', test_acc)

 

JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'

// Dados para treinamento
const xTrain = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTrain = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

// Arquiterura da rede neural
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

// Modelo com perdas e otimização
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// Treine o modelo
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 1000});

// Teste o modelo com novos  
const xTest = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTest = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [1]]);
const [testLoss, testAcc] = await model.evaluate(xTest, yTest);

 

Apresentei neste artigo a "pontinha do iceberg" com relação ao assunto redes neurais artificiais. Há muito mais a saber e conhecer sobre esse fabuloso tema.

Estude e coloque em prática as suas ideias e projetos. 😉

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Por: Stênio Oliveira VER MAIS
Na trilha de uma API

O processo de projetar e construir interfaces que permitem que vários programas de software se comuniquem entre si é conhecido como desenvolvimento de API (Application Programming Interface). As APIs são usadas em diversos setores, do comércio eletrônico à saúde, e são essenciais para o desenvolvimento de software moderno.


Linguagens

O de API geralmente envolve o uso de linguagens de programação como C#, Java, JavaScript, Python ou Ruby. 

Os requisitos do projeto e o caso de uso específico determinarão a linguagem de programação a ser usada.

Versionamento

O controle de versão é um componente crucial do desenvolvimento da API. 

Diferentes versões de API podem ser produzidas para oferecer suporte a novos recursos ou alterações à medida que a API se desenvolve ao longo do tempo. 

A compatibilidade com versões anteriores é possível por meio do controle de versão adequado, que também garante que os aplicativos atuais continuem funcionando conforme o esperado.

Documentação

A documentação é um componente importante do desenvolvimento da API. 

Uma API bem documentada é mais simples para os desenvolvedores compreenderem e usarem, o que reduz a possibilidade de erros e aumenta a produção do desenvolvedor.

Segurança

Ao criar APIs, a segurança é um fator chave a ser levado em consideração. 

Injeção de SQL, script entre sites e falsificação de solicitação entre sites são exemplos de riscos de segurança comuns. 

Para proteger a API e os dados que ela gerencia, é fundamental implementar fortes medidas de segurança.

Integração

Outro componente de relevância do desenvolvimento da API é a integração da API. 

Bancos de dados, serviços em nuvem e outros aplicativos de terceiros podem ser integrados por meio de APIs. 

Isso oferece novas funcionalidades e fácil conectividade em vários sistemas.

Exemplo Simples

API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação Pyhton.

Código-fonte do servidor em Python
 
Código-fonte do cliente em Python
 
API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação JavaScript no ambiente de execução do Node.js.
Código-fonte do servidor em JavaScript com Node.js
 
Código-fonte do cliente em JavaScript com Node.js
 
Utilize uma IDE (Integrated Development Environment) para o desenvolvimento da sua primeira API, existem várias disponíveis. Uma bastante popular e muito utilizada é a IDE Visual Studio Code da Microsoft. Uma IDE é simplesmente uma aplicação que integra diversos recursos de desenvolvimento de software em uma única ferramenta. Ou seja, um ambiente de desenvolvimento integrado.

Conclusão

Em conclusão, o desenvolvimento de API é uma parte essencial da criação de software moderno. 

Ao criar APIs, deve-se levar em consideração programação, versão, documentação, segurança e integração adequadas. 

Para garantir que a API satisfaça os requisitos de seus usuários e do negócio, é crucial abordar o desenvolvimento da API com foco na usabilidade, segurança e escalabilidade.

E agora?

Pesquise mais, estude mais e coloque em prática as suas ideias e projetos de desenvolvimento de APIs. 😉

Se tiver dúvidas, pode contar com a Wiser Tecnologia! 💙

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
A Importância do Desenvolvimento de Software na Era Digital

Na era digital, o desenvolvimento de software é um dos principais facilitadores da transformação digital.

A Transformação Digital no desenvolvimento de software

A transformação digital certamente revolucionou a forma como as empresas realizam o desenvolvimento de software, como conduzem as suas operações e agregam valor aos seus clientes, produtos e serviços.

Arrisco dizer que, hoje, praticamente todos os principais setores de quaisquer ramos de negócios utilizam soluções digitais.

As empresas cada vez mais procuram maneiras de se modernizar e melhor utilizar a tecnologia. Porém, embora as empresas estejam adotando uma maneira digital de fazer as coisas, as ambições permanecem as mesmas: manter-se competitivo, valorar o cliente, dinamizar o mercado a seu favor e manter as metas de lucratividade.

Logo, a transformação digital pode parecer assustadora para quaisquer organizações. Logo, é preciso adotar uma estratégia certa para se alcançar uma transformação digital de forma rápida e eficaz.

Unir diferentes forças e concentrar esforços em objetivos tangíveis é um caminho aceitável.


O Desenvolvimento de Software

Uma área que impacta significativamente no processo de transformação digital é o desenvolvimento de software. Pois estará sempre à frente do processo de transformação de uma empresa, quer seja na adoção de novas tecnologias ou na atualização das tecnologias já existentes. 

O processo de desenvolvimento de software proporciona um impulso significativo em relação a mudança digital de uma empresa, pois pode forçar otimizações com a estrutura de desenvolvimento na prática. Indo mais além, pode ajudar a automatizar processos, melhorar a comunicação e a colaboração. Permitindo que os dados sejam mais acessíveis e fáceis de usar. O desenvolvimento de software acelera a eficácia de uma transição digital que uma empresa empreende.

No últimos anos, o cenário de desenvolvimento de software mudou muito, graças ao aumento da transformação digital. O resultado? O que antes era um processo isolado e linear agora é muito mais dinâmico e interligado. 

Os desenvolvedores passaram a encarar um fluxo constante de novas tecnologias e ferramentas, além do desafio de trabalhar em um ambiente de constante mudança. O período de Pandemia colaborou com a mudança de ambiente e modos de trabalho ao redor do mundo, sobretudo em atividades ligadas a tecnologia.

Vice e Versa

A transformação digital também beneficiou significativamente o processo de desenvolvimento de software. Capacitou os desenvolvedores a criar aplicativos mais fáceis de se usar e mais eficientes. Possibilitou também a implantação de atualizações de softwares com mais rapidez e eficiência. 

A transformação digital se tornará cada vez mais crítica à medida que o cenário de desenvolvimento de software continuar a evoluir.

O desenvolvimento de software, quando bem feito, pode ser uma ferramenta muito poderosa para impulsionar a transformação digital.  

Qual é o caminho?

Alcançar uma transformação digital bem-sucedida, exige que as empresas compreendam claramente as suas metas e objetivos. 

É importante saber a resposta para: O que está se tentando alcançar com a transformação digital e por que essa mudança é necessária?

O impacto da transformação digital em sua organização pode ocorrer nas seguintes categorias: Processos de Negócios, Modelo de Negócios e Mudança Cultural.


Relacionamento Forte entre transformação digital e o desenvolvimento de software

A relação entre a transformação digital e o desenvolvimento de software é muito significativa. O desenvolvimento de software é a mola mestra da transformação digital e, sem o uso de tecnologias e produtos de software inovadores, a transformação digital seria incerta. A transformação digital teve um impacto significativo na indústria e na força de trabalho de desenvolvimento de software. Automatizar tarefas tradicionalmente realizadas de forma manual, permite que os desenvolvedores de software trabalhem com mais eficiência e eficácia. 

A transformação digital possibilita também que desenvolvedores de software trabalhem remotamente, principalmente durante o período da pandemia. Os desenvolvedores ficaram mais flexíveis com seus horários de trabalho, permitindo ainda que trabalhem com uma variedade maior de clientes.

O desenvolvimento de software é fundamental para permitir que as organizações acompanhem as mudanças em um mundo digital acelerado. Por sua própria natureza, o desenvolvimento de software é um processo iterativo, em constante evolução em resposta a novos desafios e oportunidades. 

Como tal, é adequado para impulsionar a transformação digital. Por meio do desenvolvimento de software, as organizações podem melhorar continuamente seus processos e sistemas, tornando-os mais ágeis e responsivos às mudanças. 

Gira Mundo

O desenvolvimento de software tem sido e será um impulsionador crítico da transformação digital, à medida que o mundo continua a mudar em um ritmo cada vez maior. E, como o software é usado em mais e mais produtos e serviços para expandir a funcionalidade e atualizar as infraestruturas existentes, a qualidade do desenvolvimento de software está se tornando crucial. 

Logo, os produtos de software existentes afetaram diretamente o sucesso financeiro de diferentes empresas.

Contudo, apenas construir software não é suficiente para se manter competitivo. 

É importante observar que, aplicativos de software que fornecem experiências de usuário únicas e intuitivas, podem ajudar a distanciar a concorrência e fidelizar cada vez mais a sua base de consumidores.

Experiência do Cliente

Conclusivamente, desenvolver software com qualidade tendo a experiência do cliente em mente, tornou-se um aspecto fundamental da maturidade dos negócios neste mundo em transformação digital.

 

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
O Dilema Code ou No-Code


Ganhou tendência e virou realidade nos últimos anos o desenvolvimento de sistemas e soluções de software sem o uso de uma linguagem de programação tradicional. No meio profissional (formal e informal), se intitulou como No-Code (sem código).

No-Code é, por assim dizer, uma evolução do Low-Code (pouco código), que seria um primeiro movimento evolucionário das técnicas de programação e tecnologias voltadas para o desenvolvimento de sistemas e que tem como objetivo, minimizar o uso, ou não utilizar de forma alguma linguagens de programação de alto nível. Nascendo então, as linguagens de altíssimo nível.

Code Versus No-Code

Fazendo oposição com as tradicionais formas de desenvolvimento que existem há décadas, conhecida alternativamente como Code ou Full-Code (código ou código completo), o No-Code e o Low-Code são, como podemos entender a primeira vista, meios disruptivos de desenvolvimento de sistemas que figuram como soluções práticas, rápidas e muito menos complexas aos olhos de qualquer pessoa que não tenha caminhado pela estrada acadêmica da computação e da análise e desenvolvimento de sistemas. Permitindo que as mesmas consigam concretizar o desenvolvimento de um software a partir da utilização de elementos e componentes gráficos. Já que, os seres humanos são mais afetos a identificação e compreensão das coisas a partir de sinais visuais (imagens) e de áudio (sons) do que a escrita e leitura (textos) existente no ecossistema do Code. Nascendo então, os “Desenvolvedores cidadãos”.

Desenvolvedor cidadão?

O Desenvolvedor cidadão, de forma bem genérica e superficial, é uma pessoa que consegue criar soluções digitais, mesmo não fazendo parte do segmento de TI.

Muitas plataformas de desenvolvimento No-Code e Low-Code foram idealizadas e nasceram com o propósito de proporcionar para os desenvolvedores profissionais ou desenvolvedores entusiastas, a facilidade e rapidez no processo de construção e concretização de um sistema ou software.

Expectativa e realidade se chocam

Em tempos atuais, temos várias e excelentes plataformas dedicadas ao desenvolvimento Low-Code e No-Code. Muitas delas surpreendentemente ricas em recursos visuais/dinâmicos e de integração. No entanto, poucas delas ainda estão distantes de alcançar a tão sonhada possibilidade de construir um sistema completo e livre de dependências a partir de recursos puramente gráficos.


A resposta

A resposta para o dilema Code ou No-Code, leva em consideração diversos fatores que ultrapassam as fronteiras desse artigo. Contudo, prós e contras de cada opção podem ser avaliados minimamente. Sobre os prós de No-Code, podemos dizer que o maior deles é não ter que aprender uma linguagem de programação e os paradigmas de desenvolvimento. Mas, é inevitável ter que aprender sobre como usar a plataforma No-Code. Os contras, menos enaltecidos, parecem não ter muita importância, até nos depararmos com os mesmos em algumas etapas de escolha e uso da plataforma e analisar novamente a arquitetura do sistema desejado. Alguns deles são: custo da solução, aprisionamento e crescimento do sistema. Os dois últimos, de modo geral, impedem significativamente que o sistema evolua ou que seja migrado entre ambientes. Já o Code possui como maior desafio toda a trajetória de aprendizado acadêmico a ser percorrida. Sobretudo, o desafio de aprender uma linguagem de programação, cuja a sintaxe, por mais bem elaborada que seja, leva tempo para ser bem assimilada, exigindo muita prática e experimentações. A velocidade de desenvolvimento e entrega com Code é significativamente mais reduzida em relação ao No-Code. Por outro lado, a visão de desenvolvimento é mais apurada, a liberdade é maior e as possibilidades se ampliam.

Pés no chão

As plataformas e soluções No-Code são, de fato, recursos fantásticos que cumprem o que se espera, guardadas as proporções e complexidade dos desafios de desenvolvimento. E de fato, estão evoluindo surpreendentemente dia após dia. No entanto, devemos levar sempre em consideração o Code como a primeira opção quando se deseja ter liberdade de desenvolvimento e avançar em crescimento e evolução da aplicação criada, independente do sistema ser ou não proprietário. Principalmente, por essa modalidade de desenvolvimento ser mais madura, possuir mais recursos, sustentação, dentre outras particularidades.

Qual utilizar?

Há espaço para todas as modalidades. Identifique e estude o cenário. Analise bem o desafio proposto. Esteja atento a sua capacidade, formação e também a capacidade e formação da equipe em relação as opções de desenvolvimento. Pesquise sobre as ferramentas de desenvolvimento CodeLow-CodeNo-Code disponíveis, suas facilidades, recursos e principalmente limitações. Experimente-as.

Desenvolvedores de sistema profissionais ou desenvolvedores de sistema cidadãos, o mais importante é colocar em prática as suas ideias e projetos. 😉

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
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