Este script, inicializa o modelo de inteligência artificial envolvendo redes neurais. Recebe os dados em um array, e executa através dos modelos sequenciais Input, e dense. Realizando o treinamento do modleo através de model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0), e executando o teste através de  model.predict(X).

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import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
import numpy as np

# Dados
X = np.array([
    [0, 0],
    [0, 1],
    [1, 0],
    [1, 1]
])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# Modelo
model = Sequential([
    Input(shape=(2,)),
    Dense(8, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compilação
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# Treinamento
model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# Teste
pred = model.predict(X)
print(pred.round(2))

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