
English: 
Hello everybody ... welcome to another video of artificial intelligence
and we're going to talk about artificial intelligence with arduino
especially speaking ... we will talk about AI with arduino ONE
so I'm not going to say much about artificial intelligence ... we're going to use neural networks
I'm not going to talk about neural networks, about how it works
but I'll show an example here of a neural network running inside the arduino
thinks the following, neural network was not made to run inside a so small micro-controller
it is a general heavy processing that does in the cloud or does on a computer with video card
with very heavy things and in the real arduino is
more a joke than a real use
so come on ... I'm using this ... I joined this hobbizine link here
I'll put the  link in the description
and then he developed a library
here it is ... it's actually a scketch, it's not even a library

Portuguese: 
Fala pessoal... bem vindos a mais um vídeo de inteligência artificial
e a gente vai falar sobre inteligência artificial com arduino
especialmente falando...agente vai  falar com arduino UNO
então, eu não vou falar muito sobre inteligência artificial... a gente vai usar redes neurais
eu não vou falar de redes neurais, sobre como ela funciona
mas eu vou mostrar um exemplo aqui de uma rede neural rodando dentro do arduino
pensa o seguinte, rede neural não foi feita para rodar dentro de um controladorzinho tão pequeno
ela é um processamento pesado em geral que faz na nuvem ou faz em um computador com placa de vídeo
com coisas bem pesadas e no arduino na real é
mais uma brincadeira do que do que uma utilização real
então vamos lá... eu estou usando esse ... eu entrei nesse  link da hobbizine aqui
vou colocar o endereço da descrição
e aí ele desenvolveu uma biblioteca
aqui já está... na verdade é um scketch mesmo, não é nem uma biblioteca

English: 
is an example that already has a neural network implemented
so I'll tell you briefly here about how the neural network works
so for those who do not know anything, know nothing
it is inspired by the neuron, right?
and then the real neuron ... this one would be a real neuron
on this side here
we have the inputs
there is some processing that
happens here in
and it does or does not pass a signal back here and giving origin to the outputs
so in our model here, oh,
It will be more or less the same thing.
think the following, here, oh,
here we are going to have ... wait there, wait for me to adjust here
here we will have ... is ... it's like the neuron here ... the body of the neuron
He came and will pass all the
outputs ... he has a way that passes all the outputs here
and here it's like it's the same ... there's a neuron here
neuron that received, has received several
signals from several other neurons
and you're passing that signal forward, right?
It's more or less what's happening.

Portuguese: 
é um exemplo que já tem o que tem uma rede neural implementada
então vou falar rapidamente aqui sobre como é que funciona a rede neural
então para quem não conhece nada, não sabe nada
ela é inspirada no neurônio, né?
e aí o neurônio real... esse aqui seria um neurônio real
desse lado aqui
teriam as entradas
existe um certo processamento que
acontece aqui dentro
e ele passa ou não um sinal aqui pra trás e dando origem às saídas
então no nosso modelo aqui, ó,
vai ser mais ou menos a mesma coisa
pensa o seguinte,aqui, ó,
aqui a gente vai ter...espera aí, espera eu arrumar aqui
aqui a gente vai ter ...é ... é como se fosse o neurônio aqui... o corpo do neurônio
ele vai vim pra cá e vai passar todas as
saídas... ele tem um caminho que passa todas as saídas para cá
e aqui é como se fosse a mesma coisa ...tem um neurônio aqui
neurônio que recebeu, recebeu vários
sinais de vários outros neurônios
e está passando esse sinal pra frente, né?
é mais ou menos isso que está acontecendo

Portuguese: 
então é essa a idéia do modelo
de redes neurais está acontecendo lá
nesse caso específico desse exemplo que a gente vai trabalhar
ele só vai ter uma camada
escondida
mas o número de camadas escondidas ela pode ser... pode ter muitas camadas pode por 50
e a quantidade de neurônios que estão aqui dentro podem ser muitos neurônios
aqui está escrito "hidden" que em inglês é escondida, né? então tem as entradas e tem saídas
no nosso exemplo as entradas vão ser  0 e 1 ... então vai ser um exemplo bem mais simples
mas não tem problema depois eu vou explicando
ele vai comentar algumas coisas sobre a
questão do "ou exclusivo" que eles colocam XOR de "ou exclusivo"
mas eu não vou discutir isso aqui nesse vídeo
vamos passando direto
mas aqui ele já vai trabalhar num exemplo real
então, vão ter 9 saídas
aliás são quatro saídas

English: 
so this is the idea of ​​the model
of neural networks is happening there
in this specific case of this example that we are going to work
it will only have one hidden layer
but the number of hidden layers it can be ... can have many layers, can be more than 50
and the amount of neurons that are in here can be many neurons
here it is written "hidden" that in English is hidden, right? then there are the inputs and there are outputs
in our example the inputs will be 0 and 1 ... then it will be a much simpler example
but it's okay, I'll explain later
he will comment on some things about
issue of "exclusive OR" that they place XOR of "exclusive OR"
but I will not discuss it here in this video
let's go straight
but here he will already work on a real example
then they will have 9 outputs
there are four outputs

English: 
and they combined will give 9 results 123456789-10, missed
and it's like he's counting here, he's giving a
example as you were counting from 0 to 10
You could choose ten things.
and for each of these inputs
here, that in the case of 1111110 ... 0110000
it's like this is ... every time
 you have this line here ... 1111110
my output has to be zero ... is this
that the network will learn
every time it's 0110000
my exit will be 0001
in the beginning she will start all wrong and she will have to hit this whole table until the end of the training
so this is the big balcony
there he will give a series of other explanations
will talk about the activation functions that I will not talk about here
but basically between the output of one neuron and another, you can have either zero or one
and the values ​​between 0 and 1 when you are in this transition

Portuguese: 
e elas combinadas vão dar 9 resultados 123456789-10, errei
e aí é como se estivesse contando aqui,  ele está dando um
exemplo como estivesse contando de 0 a 10
você poderia escolher dez coisas
e para cada uma dessas entradas
aqui, que no caso da 1111110... 0110000
é como se fosse assim... toda vez que
 tiver essa linha aqui... 1111110
a minha saída tem que ser zero... é isso
que a rede vai aprender
toda vez que for 0110000
a minha saída vai ser 0001
no começo ela vai começar toda errada e ela vai ter que vai acertar essa tabela toda até o final do treinamento
então essa é a grande sacada
aí ele vai dar uma série de outras explicações
vai falar sobre as funções de ativação que eu não vou falar aqui
mas, basicamente, entre a saída de um neurônio e outro, você pode ter ou zero ou um
e os valores intermediários entre 0 e 1 quando estiver nessa transição

English: 
but no problem ... I'll handle this in other videos with more details
and here at the end you can
to download a zip file in the middle
but here in the end it has the whole code
the text
I'll do a control + C, control + V, I'll put it there and we'll comment
come on ... control + C
come here ... select all ... control + V
what I want to comment on this code here ... what's important for the people who are going to work

Portuguese: 
mas não tem problema... eu vou tratar isso em outros vídeos com mais de com mais detalhes
e aqui no final você pode
baixar um arquivo zip ali no meio
mas aqui no final ele tem o código todo
o texto
eu vou fazer um control+C, control+V, vou colocar lá e a gente vai comentando
vamos lá ... control+C
vem pra cá ... seleciona tudo ... control+V
o que que eu quero comentar desse código aqui... o que que é importante para a gente que vai trabalhar
