Ao longo deste projeto, desenvolvi um modelo de classificação de imagens utilizando Deep Learning com TensorFlow. O modelo foi treinado e testado no dataset CIFAR-10, alcançando uma acurácia de 71,55% nos dados de teste. Utilizando uma rede neural convolucional, consegui identificar e classificar imagens em 10 categorias distintas, como 'airplane', 'automobile', 'bird', entre outras.
O modelo foi posteriormente avaliado com novas imagens, demonstrando sua capacidade de generalizar e realizar previsões em dados inéditos. Embora o desempenho seja satisfatório para uma implementação inicial, acredito que melhorias podem ser alcançadas ajustando hiperparâmetros, aumentando o número de épocas de treinamento, ou utilizando técnicas mais avançadas de Deep Learning, como arquiteturas de redes neurais mais profundas ou transfer learning.
Este projeto serve como uma base sólida para aplicações futuras em visão computacional, mostrando o potencial do Deep Learning para resolver problemas complexos de classificação de imagens. Pretendo expandir este trabalho para outros tipos de datasets ou para tarefas mais desafiadoras, como a detecção de objetos ou a segmentação de imgens.