Uma empresa que fabrica Componentes possui um processo manual de separação de dois tipos de componentes eletrônicos cruciais (sendo eles resistores e capacitores

Dicas Iniciais para elaboração da atividade Mapa: veja o vídeo explicativo da atividade Mapa postado no fórum.

Uma empresa que fabrica Componentes possui um processo manual de separação de dois tipos de componentes eletrônicos cruciais (sendo eles resistores e capacitores), que são visualmente semelhantes em alguns aspectos, mas de formatos distintos, está causando erros e lentidão na linha de produção.

Você, como Engenheiro responsável pela linha de produção, está encarregado de desenvolver um sistema para automatizar essa classificação. Como primeira fase, a ideia é construir uma Rede Neural Artificial que aprenda a diferenciar esses componentes com base em características geométricas básicas.

Para realização, você recebe um conjunto de dados (que será gerado em ambiente de programação) simplificado com duas características geométricas artificiais que um sensor de visão básico pode extrair: "Proporção Largura/Altura" e "Circularidade" (um valor que indica o quão "redondo" é o objeto). O objetivo é treinar uma Rede Neural Simples para classificar se o componente é um "Resistor Quadrado" (Classe 0) ou um "Capacitor Redondo" (Classe 1).

Passos para realização da atividade:

Observação: Os códigos para auxílio se encontra no fórum junto ao vídeo explicativo da atividade Mapa.

Geração e visualização de Dados no ambiente Colab em linguagem Python.