Intelligenza artificiale con Python e Mblock

?RETI NEURALI IN PYTHON 3 CON FUNZIONE DI ATTIVAZIONE SIGMOIDE E CLASSIFICAZIONE A 2 CLASSI (MACHINE LEARNING) ? RETE NEURALE A 5 INPUT CON LA LIBRERIA NUMPY (MACHINE LEARNING) ? CLASSIFICAZIONE MULTICLASSE CON 4 ATTRIBUTI (MACHINE LEARNING) ? TRANSFER LEARNING CON TENSOR FLOW E KERAS, MODELLO PREFORMATO MOBILENET ? MACHINE LEARNING: PREVISIONI CON KERAS MODELLO SEQUENTIAL - DATASET 4 PARAMETRI ? MACHINE LEARNING: PREVISIONI CON KERAS MODELLO SEQUENTIAL - DATASET 6 PARAMETRI ? DECISION MAKING: DECISION TREE CON LA LIBRERIA SK LEARN UN ESEMPIO DI MACHINE LEARNING: LA VISIONE ARTIFICIALE (COMPUTER VISION) ? COMPUTER VISION: RILIEVO DI SEMPLICI FORME GEOMETRICHE DA UNA IMMAGINE, COLORAZIONE FORME E CONTEGGIO DELLE OCCORRENZE DI OGNI FORMA NELL'IMMAGINE ? COMPUTER VISION: MATCHING ? COMPUTER VISION: CONFRONTO FRA IMMAGINI ? MACHINE LEARNING IN MBLOCK PER LA RACCOLTA DIFFERENZIATA ? COMPUTER VISION IN PYTHON: FACE DETECTION E RILEVAMENTO VISUAL LANDMARKS ? ROBOTICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE: RICONOSCIMENTO VOCALE IN MBLOCK ? RICONOSCIMENTO EMOZIONI IN MBLOCK

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