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RN 2010.1 Seleção Temas Projetos 2010. Formação de equipes e procedimentos Equipes de 1 a 3 componentes Equipe precisa deixar clara a participação/responsabilidades.

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Apresentação em tema: "RN 2010.1 Seleção Temas Projetos 2010. Formação de equipes e procedimentos Equipes de 1 a 3 componentes Equipe precisa deixar clara a participação/responsabilidades."— Transcrição da apresentação:

1 RN Seleção Temas Projetos 2010

2 Formação de equipes e procedimentos Equipes de 1 a 3 componentes Equipe precisa deixar clara a participação/responsabilidades de cada componente com respeito ao projeto Proposta de projeto: 1 página listando a equipe, a descrição do problema a ser resolvidos, técnicas neurais propostas e objetivos. Prazo para recepção das propostas de projetos e formação de equipes: 17/maio Ao final do semestre, as equipes farão uma apresentação (seminário) constituída de 2 partes: 1ª apresentação do problema, solução proposta e resultados; 2ª demonstração prática do projeto. Fornecer os slides e o código+dados até data do seminário

3 Tema 1: Reconhecimento de padrões Reconhecer objetos em imagens, com treinamento supervisionado –Caracteres, placas de carros, caminhão vs carros, (multiclasse) –Frutas (multiclasse) –Pessoas (2 ou mais classes) Padrões de voz ou audio –Discriminar voz de ruido, ou voz de instrumentos musicais Outros cenários –Web: não supervisionado – mineração de dados – aprendizagem de conceitos –Adicionar classificação neural ao Detector de plágio existente que faz consultas ao Google –Engenharias, medicina, botanica etc –Classificação Imagens de satélite

4 Tema 2: Previsão de séries temporais Cotação de ações/ídices da bolsa de valores – e.g. usar redes de Elman, MLP- BP Previsão climática (por exemplo, a partir de séries temporais de Pressão, temperatura, humindade, velocidade do vento, prever classes de situações climáticas). etc

5 Tema 3: Recuperação da Informação Recuperação de arquivos de áudio a partir do conteúdo Recuperação de imagens a partir do conteúdo Mineração de dados etc

6 Tema 4: Implementação de Modelos de Redes Neurais Implementação, simulação e teste de modelos de redes Neurais não encontrados naturalmente em simuladores (como Matlab, SNNS etc) –RAM-based (PLN, GSN etc) –etc

7 Resolução Típica de um Problema utilizando Redes Neurais Aquisição dos Dados Pré- Processamento/Normalização ou Segmentação dos Dados Extração e Seleção de Características Relevantes ao Problema Projeto/Modelagem da Rede Neural – Definição da Arquitetura Análise do Problema: tipo de trainamento/rede, características a serem extraídas etc Avaliação Experimental (treinamento e teste), podendo envolver ROC, cross-validation Análise dos Resultados Documentação dos Resultados e Análises


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