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Projeto 12 - Classificador de Dígitos (MNIST) 🔢

Neste projeto "clássico", você vai treinar uma IA para ler números escritos à mão.

🎯 Objetivo

Utilizar uma CNN (Rede Neural Convolucional) para identificar números de 0 a 9 em imagens de 28x28 pixels.

🛠️ Ferramentas

  • Google Colab.
  • Bibliotecas: TensorFlow/Keras e Dataset MNIST.

📝 Passo a Passo

  1. Carregamento de Dados: O Keras já possui esse dataset pronto para uso: 

    from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

  2. Preparação:

    • Divida os valores por 255 (Normalização).
    • Mude o formato para incluir o "canal" (28, 28, 1).

  3. Arquitetura CNN: Crie um modelo com:

    • Conv2D (Filtros para achar traços).
    • MaxPooling2D (Para resumir os dados).
    • Flatten (Para transformar em uma lista).
    • Dense (Para o veredito final).

  4. O Treino:

    • Execute o .fit por apenas 3 ou 5 épocas (é o suficiente para esse dataset).
    • Veja a precisão (Accuracy) chegar a mais de 95%!

✅ Critérios de Entrega

  • Print de uma imagem do dataset original.
  • Print do resultado da precisão final do modelo.

Habilidade Conquistada

Você acaba de resolver um dos problemas mais famosos da história da IA!