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Keras no Contexto de Aprendizagem do Médico

Referente ao curso Keras: primeiros passos em redes neurais, no capítulo O neurônio e atividade O que aprendemos?

por Ricardo Costa Val Do Rosario
| 60.2k xp | 107 posts
MEDICO DA TECNOVIGILANCIA 
Discutindo com a IA CONCLUIMOS que a principal razão para esse curso estar dentro do módulo "A IA na Medicina" provavelmente está relacionada à aplicação de **redes neurais e aprendizado de máquina** em áreas médicas. 
Apesar do curso focar na classificação de frutas utilizando um perceptron em Keras, os conceitos de **modelos de classificação, linear separabilidade e inicializadores de pesos** são fundamentais para muitas aplicações médicas, como:

  • Diagnóstico Médico: Modelos de IA classificam exames de imagem (radiografias, tomografias, ressonâncias) para identificar doenças.

  • Análise de Dados Biológicos: As mesmas técnicas usadas para classificar frutas podem ser aplicadas a dados clínicos, como sinais vitais e características genéticas.

  • Modelos Preditivos: Redes neurais podem prever o risco de doenças baseando-se em padrões de dados médicos.

  • Processamento de Imagens Médicas: Muitas arquiteturas de redes neurais, como convolucionais, utilizam inicialização de pesos como a Glorot e He para melhorar o aprendizado.

    O objetivo pode ser preparar os alunos para transpor os conceitos de aprendizado de máquina para aplicações médicas, mostrando como redes neurais podem ajudar na classificação de dados clínicos e melhorar diagnósticos.

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solução!
por NATHALIA QUEIROZ
| 2878.9k xp | 6739 posts
Alura Scuba Team Suporte Educacional

Ei, Ricardo! Tudo bem?

Agradeço por aguardar o nosso retorno.

Sua explicação conecta muito bem os conceitos do curso com aplicações médicas. Destacar como a classificação de frutas ensina fundamentos úteis para diagnósticos clínicos mostra um ótimo entendimento do propósito do módulo. A menção aos inicializadores de pesos e à separabilidade linear no contexto da medicina foi um ótimo ponto.

Recomendo que explore a rede neural convolucional (CNN) para imagens médicas. Veja este exemplo simples de como criar uma camada Conv2D no Keras:

 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D

modelo = Sequential()
modelo.add(
    Conv2D(
        32, 
        (3, 3), 
        activation='relu', 
        input_shape=(64, 64, 3)
    )
)

Esse trecho cria uma camada que detecta padrões visuais, útil para identificar sinais em exames como raio-X.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
por Ricardo Costa Val Do Rosario
| 60.2k xp | 107 posts
MEDICO DA TECNOVIGILANCIA

Oi Nathalia, Já conclui o curso sugerido dentre outros. De fato, ele foi a mim sugerido pela própria Alura. Obrigado