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![Exemplo via API para Reconhecimento de Imagens
rekognition = boto3.client('rekognition')
def detect_labels(bucket, key):
# Método para detectar conteúdo de imagens
response = rekognition.detect_labels(Image={"S3Object": {"Bucket": bucket, "Name": key}})
# Obtenção dos labels referente a imagem
labels = [{'Confidence': Decimal(str(label_prediction['Confidence'])), 'Name':
label_prediction['Name']} for label_prediction in response['Labels']]
# Escrever resultado em uma tabela (DynamoDB)
table = boto3.resource('dynamodb').Table('ReconhecimentoImagem')
table.put_item(Item={'PK': key, 'Labels': labels})
return response](https://image.slidesharecdn.com/usandointeligenciaartificialnaaws-170704135831/85/Usando-inteligencia-artificial-na-aws-11-320.jpg)
![Exemplo em Lambda invocando modelos do
MXNet
# Importando as principais bibliotecas
import mxnet as mx
import numpy as np
# Carga do modelo
sym, arg_params, aux_params = load_model(f_symbol_file.name, f_params_file.name)
# Parâmetros do modelo
mod = mx.mod.Module(symbol=sym)
mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,3,224,224))])
mod.set_params(parameters, auxiliar_parameters)
# Execução do modelo e resultados armazenados em labels
labels = predict(url, mod, synsets)
https://aws.amazon.com/blogs/compute/seamlessly-scale-predictions-with-aws-lambda-and-mxnet/](https://image.slidesharecdn.com/usandointeligenciaartificialnaaws-170704135831/85/Usando-inteligencia-artificial-na-aws-25-320.jpg)
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Usando inteligencia artificial na aws
O documento apresenta vários serviços da AWS relacionados à inteligência artificial, incluindo Amazon Rekognition para reconhecimento de imagens, Amazon Polly para conversão de texto em voz, e Apache MXNet para deep learning. Exemplos demonstram como utilizar essas ferramentas para aplicações como análise de imagens e geração de voz.
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