Como Simplificar Expressões Lógicas com Karnaugh e Álgebra Booleana

Logica : apresento o mapa de Karnaugh, de 4 variáveis, pelos dois métodos : soma dos produtos e produto das somas. Além disso, apresento como criar uma expressão lógica completa a partir de uma tabela verdade. Neste vídeo, damos continuidade ao conteúdo anterior sobre lógica digital. Usando um dos exemplos que analisamos, você vai aprender a construir expressões lógicas completas a partir de: Soma dos produtos (SOP) Produto das somas (POS) Mapa de Karnaugh (K-map) Código de Gray Álgebra booleana simplificada 📚 O que você vai aprender neste vídeo: 🔸 Parte 1 – Soma dos Produtos (SOP) Começamos com a construção da expressão lógica considerando os termos verdadeiros da tabela verdade (valores 1). Cada linha com resultado verdadeiro contribui com um termo para a expressão final. ✔️ Verificamos no CircuitVerse que a expressão gera a mesma tabela verdade da expressão original. 🔸 Parte 2 – Produto das Somas (POS) Depois, aplicamos o método inverso: focamos nos resultados falsos (zeros) da função. Cada termo nega as variáveis com valor 1, e mantém as que estão em zero. ✔️ Comprovamos novamente que a expressão final é logicamente equivalente. 🔸 Parte 3 – Código de Gray e Mapa de Karnaugh Você verá como gerar uma tabela verdade com Código de Gray, que muda apenas um bit por linha – base fundamental do Mapa de Karnaugh. Mostro passo a passo a geração da tabela com 4 variáveis e 16 linhas, e como adaptar os resultados para os mapas. 🔸 Parte 4 – Simplificação com o Mapa de Karnaugh Explico como identificar agrupamentos de 1s (ou 0s) e eliminar variáveis com base nos padrões da tabela. Você vai entender como agrupar por potências de 2 (1, 2, 4, 8...) e montar a expressão lógica simplificada.

Publicado em: 10/02/2025

Duração: PT24M17S

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Tags: Lógica, Mapa de Karnaugh, Logisim, Circuit Verse, Simplificação de expressões lógicas, Soma dos produtos, produto das somas, Karnaugh com 4 variáveis, lógica digital, álgebra booleana, expressão lógica, tabela verdade, mapa de Karnaugh, código de Gray, soma dos produtos, simplificação de lógica, CircuitVerse, operadores lógicos, notação booleana, agrupamento binário, ensino de computação, eletrônica digital

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Criado a partir do artigo DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation Nataniel RuizYuanzhen LiVarun JampaniYael PritchMichael RubinsteinKfir AbermanGoogle Research Resumo DreamBooth é uma abordagem inovadora para personalizar modelos de difusão de texto para imagem, permitindo que eles gerem novas representações de um assunto específico. Ao alimentar o modelo com apenas algumas imagens de referência de um objeto ou ser, ele aprende a associar um identificador único a esse assunto. Isso capacita os usuários a sintetizar imagens fotorrealistas e totalmente novas do assunto em diversos contextos, poses, estilos artísticos e condições de iluminação, mesmo que não estejam presentes nas imagens originais. Essencialmente, DreamBooth permite que você insira um sujeito em sua "cabine de fotos" e o "sintetize onde seus sonhos o levarem". Áudio e narração gerados pelo Notebook LM. Descubra como o modelo DreamBooth revoluciona a geração de imagens personalizadas usando técnicas de difusão de imagem. Neste vídeo, exploramos os fundamentos do modelo, suas aplicações práticas em arte digital, marketing e criação de conteúdo, e como ele pode ser treinado para gerar imagens realistas com base em um conjunto específico de exemplos. Ideal para entusiastas de IA generativa, artistas digitais e desenvolvedores que desejam entender como personalizar modelos de imagem com resultados impressionantes. 🔍 Aprenda: O que é DreamBooth? Como funciona a difusão de imagem? Como treinar modelos personalizados com poucas imagens? Aplicações criativas e profissionais.

Publicado em: 02/07/2025

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Tags: DreamBooth, geração de imagens, IA generativa, difusão de imagem, inteligência artificial, Stable Diffusion, personalização de modelos, treinamento de IA, arte digital com IA, modelo de difusão, machine learning, deep learning, arte generativa, customização de imagens, imagens realistas IA

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Publicado em: 02/06/2025

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Tags: programação, K-means, Visão Computacional, Modelos de cores, Classificação por cores, clusterização por cores, Detecção automatizada de cores, segmentação de imagem, visão computacional, quantização de cores, ciência de dados, inteligência artificial, imagem digital, compressão de imagem, ciência da computação, algoritmo kmeans, pintura rupestre, processamento de imagem, agrupamento de cores, p5js, arte e IA, cor digital

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Tags: IA, AI, tutoriais, Lógica digital, PLN, Processamento de Linguagem Natural, NLP, modelos de difusão, diffusion models

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Publicado em: 25/05/2025

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Tags: IA, AI, tutoriais, redes neurais com pesos discretos, MODELO BITNET 1.58 BIT, Inteligência Artificial, Redes Neurais Ternárias (TNNs), Redes Neurais Binarizadas (BNNs), Ternary Quantization (TTQ), Modelo de Linguagem Grande (LLM), Large Language Model

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