DeepLearning

# Projeto Deep Learning com EMNIST Letters

## Motivação

O avanço exponencial de dados gerados em diferentes áreas exige soluções capazes de extrair padrões complexos de forma eficiente. O Deep Learning (DL) oferece ferramentas poderosas para análise de imagens, sinais e textos, permitindo desde reconhecimento de padrões visuais até detecção de anomalias.

## Objetivo do Projeto

O projeto tem como objetivo aplicar técnicas de DL para o reconhecimento de letras manuscritas utilizando a base EMNIST Letters. Especificamente, iremos:

- Construir uma rede neural convolucional (CNN) para classificação das 26 letras do alfabeto.
- Pré-processar os dados, normalizando e organizando em batches para treinamento eficiente.
- Treinar o modelo e monitorar métricas como loss e accuracy no conjunto de treino e validação.
- Avaliar a performance do modelo utilizando uma matriz de confusão, garantindo a análise detalhada do desempenho por classe.
- Explorar conceitos fundamentais de Deep Learning, como filtros convolucionais, pooling, camadas densas e softmax.
- Proporcionar uma base prática para projetos futuros envolvendo imagens, IoT ou aplicações em reconhecimento de padrões.

## Estrutura do Projeto

Como o desenvolvimento é realizado no Google Colab, não há estrutura formal de pastas do repositório. Todo o código, análises e visualizações são realizados diretamente nos notebooks.


## Resultados Esperados

- Rede capaz de classificar corretamente as 26 letras manuscritas.
- Visualização de métricas de desempenho durante o treino e validação.
- Matriz de confusão detalhando acertos e erros por letra.
- Compreensão prática do pipeline de Deep Learning, desde o carregamento de dados até a avaliação do modelo.

## Referências

- [TensorFlow Datasets – EMNIST](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/emnist)
- [Deep Learning com TensorFlow e Keras](https://www.tensorflow.org/tutorials)