O documento discute Inteligência Artificial e Redes Neurais em PHP. Ele explica como redes neurais artificiais são inspiradas no cérebro humano e capazes de reconhecer padrões, e demonstra como elas podem ser implementadas em PHP para resolver problemas complexos de visão computacional, reconhecimento de imagens e detecção de câncer. O documento também discute os desafios de usar PHP para aprendizado profundo e como a linguagem pode amadurecer para melhor apoiar tais tarefas.

1. Inteligência Artificial e
Redes Neurais em PHP
Gabriel Couto (Bob)
@gabrielrcouto - github.com/gabrielrcouto

2. Um problema
pessoal…

7. Não tem cura
Mas calma, tem tratamento para ajudar!

10. Existe um conjunto de
valores e variáveis que
forma um padrão

11. Inteligência Artificial
Especialista em reconhecer padrões

13. Artificial neural networks (ANNs)
Inspiradas no nosso cérebro

15. 1
1
0
0
0
0

16. 1
1
0
0
0
0
w1
w2
w3
w4
w5

17. 1
1
0
0
0
0
w1
w2
w3
w4
w5
1 * w1 + 1 * w2 + 0 * w3 + 0 * w4 + 0 * w5

18. 1
1
0
0
0
0
w1
w2
w3
w4
w5
sigmoid
função de ativação

20. DEMO

21. feedforward
backpropagation

22. DEMO

23. Bias

24. 1
1
0
0
+1
0
w1
w2
w3
w4
w5
1 * w1 + 1 * w2 + 0 * w3 + 0 * w4 + 0 * w5 + 1 * bias
0
bias

27. Problemas complexos
Precisam de mais camadas e neurônios

28. BigData

32. Visão Computacional

33. Cada pixel = 1 neurônio
16 x 16 = 256 neurônios na camada de entrada

34. Luz e sombra
Nossa rede neural teria que ser treinada com fotos de
diferentes iluminações

36. Histogram of oriented
gradients
Image feature descriptor

41. DEMO

43. Support Vector
Machine
SVM para os íntimos 😊

45. DEMO

46. HOG não é genérico o
suficiente

47. Convolutional
Neural Networks

49. Large-scale Deep Unsupervised Learning
using Graphics Processors
2009-2011

52. Capaz de aprender o
detalhe mais importante
para reconhecer um objeto

54. Funções de ativação
Existem várias, especializadas para cada caso

59. Modelos = Arquitetura

60. GoogLeNet

61. DEMO

62. Dicas

63. Overfitting
Quando sua rede não sabe generalizar

64. Método de treinamento
Cada um tem sua vantagem, mas o Adadelta é bem
legal :-)

65. Use modelos conhecidos
É um começo para sua própria arquitetura
INPUT -> FC
INPUT -> CONV -> RELU -> FC
INPUT -> [CONV -> RELU -> POOL]*2 -> FC -> RELU -> FC
INPUT -> [CONV -> RELU -> CONV -> RELU -> POOL]*3 -> [FC ->
RELU]*2 -> FC

66. Use e busque por
modelos Pré-treinados

67. PHP na era do
Deep Learning

68. Eu sei que PHP não é a
melhor linguagem para
isso

69. O PHP precisa
amadurecer com
números
Leiam sobre o projeto numpy e os avanços que ele
trouxe ao Python

73. PHP is used by 82.6% of all the
websites whose server-side
programming language we know
w3techs.com

75. https://github.com/php-ai/php-ml

76. https://github.com/php-ai/php-ml
A implementação de redes neurais é lenta

77. PHP Simple Neural
Network
github.com/gabrielrcouto/php-simple-neural-network

78. PHP SVM
github.com/gabrielrcouto/php-svm

79. PHP Computer Vision
github.com/gabrielrcouto/php-computer-vision

80. PHP ConvNet
github.com/gabrielrcouto/php-convnet

81. Projetos

82. Separador de bulas
Transformou um trabalho manual demorado em algo
automatizado e rápido

83. Teenage Girl Develops Artificial ‘Brain’ That
Diagnoses Breast Cancer With 99% Accuracy
Brittany Wenger’s ‘Cloud 4 Cancer‘ app can detect early stages of breast
cancer with 99.1% sensitivity, better than any existing commercial product.

84. O sonho de Laura
Projeto brasileiro de I.A. para previnir a Sepse

85. Você pode ajudar a
resolver problemas do
mundo

86. PHP World Problems Initiative
github.com/php-wpi/about

87. sobre ombros de gigantes
com a força de uma manada

88. Muito obrigado
@gabrielrcouto
github.com/gabrielrcouto
github.com/php-wpi
Venha trabalhar comigo na
Memed - vagas@memed.com.br