Conceptron: Framework para desenvolvimento de redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Machado da Silva, Jordan Alexander
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Gabriel Amado, Felipe
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
• Texto Completo: https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/14485
• topic: 1.03.00.00-7; Inteligência Artificial;Redes Neurais;Framework;Python;Node.js

A inteligência artificial é um segmento da computação, que possibilita a criação de sistemas capazes de reproduzir a habilidade humana de pensar e resolver problemas. Dentro desta ramificação, existem as redes neurais artificiais, que podem ser definidas como programas, compostos por vários nós, ou neurônios, que são interligados e trocam informações de forma constante. Cada camada desses neurônios executa um algoritmo nos dados processados, atribuindo à rede a capacidade de reconhecer padrões e correlações, agrupar e classificar dados, ou ainda, aprender a realizar alguns tipos de tarefas. Muitas pessoas associam a criação de uma rede neural artificial diretamente com o desenvolvimento de software, o que pode se tornar uma barreira para quem esteja iniciando o aprendizado em inteligência artificial ou algum profissional de outra área, que queira aplicar esses modelos em seus estudos. Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um framework que facilita a criação de modelos de redes neurais artificiais, utilizando uma interface gráfica simples e didática, feita com ReactJS e Node.js, que permite a visualização da representação gráfica da rede neural e a geração do código fonte desse modelo. O código apresentado é escrito em Python e utiliza os algoritmos e abstrações da biblioteca PyTorch, podendo ser utilizado para o aprendizado ou acoplado em outras aplicações.