TCC Engenharia da Computaçãohttps://repositorio.uninter.com/handle/1/13072024-03-29T06:59:54Z2024-03-29T06:59:54ZAnálise de sentimento por meio de redes neurais artificiais em sistemas de avaliação de cursos de graduaçãoBarbosa, Marcelo E. G.Maas, HenryPereira, Bruno H. P.https://repositorio.uninter.com/handle/1/13902023-05-22T21:30:22Z2019-01-01T00:00:00ZAnálise de sentimento por meio de redes neurais artificiais em sistemas de avaliação de cursos de graduação
Barbosa, Marcelo E. G.; Maas, Henry; Pereira, Bruno H. P.
Sistemas de avaliações institucionais são ferramentas essenciais para viabilizar a
melhoria das instituições de ensino, baseado de forma geral no feedback do aluno
com relação a uma série de critérios. Na tentativa de compreender a grande
quantidade de informações geradas por este processo, as técnicas de análise de
sentimento podem auxiliar a extrair informações importantes em tais cenários.
Baseando-se na literatura a partir das técnicas disponíveis para análise de sentimento,
o projeto apresenta os principais conceitos utilizados para a construção de modelos
de redes neurais capaz de classificar o sentimento com base em um corpus textual
de domínio específico. Por meio de técnicas de experimentação, foram treinados 5
modelos de redes neurais artificiais a fim de evidenciar o melhor modelo para o corpus
de avaliação institucional. Na avaliação dos modelos treinados, foi identificado que o
BERT (Bidirectional Encoder Representations From Transformers - Representações
Bidirecionais Codificadas por Transformadores) é uma técnica se mostrou como o
melhor modelo para análise de sentimento com o corpus do questionário institucional
aqui estudado, atingindo um F1 score de 0,912. Em adição a esta constatação, foi
identificado também que, para futuras melhorias no modelo, o aumento do conjunto
de dados pode levar a resultados mais precisos nas predições.
2019-01-01T00:00:00ZLuva tradutora da língua brasileira de sinaisFerreira, Leila FabiolaAlves, Poliana Gonçalves LeiteSantos, Herdney Souza doshttps://repositorio.uninter.com/handle/1/13892023-05-22T21:30:23Z2019-01-01T00:00:00ZLuva tradutora da língua brasileira de sinais
Ferreira, Leila Fabiola; Alves, Poliana Gonçalves Leite; Santos, Herdney Souza dos
Levando-se em consideração a necessidade de inclusão social por parte da
população com alguma deficiência auditiva ou da fala, que a Libras é a linguagem
amplamente adotada por essa parcela da população bem como daquelas que estão
em seu convívio social ou também interessadas nesse tema, este trabalho apresenta
um projeto desenvolvido por acadêmicos da Engenharia da Computação do Centro
Universitário UNINTER, com o principal objetivo de construir um protótipo para
tradução da língua brasileira de sinais (Libras ou LSB), por meio de uma luva de
dados. Para tal propósito foram utilizados sensores flexíveis, sensor acelerômetro,
dispositivo de comunicação bluetooth e interface com o usuário via aplicativo Android,
sendo a aquisição de dados gerenciada por um microcontrolador da família PIC
modelo 18F4550. O reconhecimento dos padrões da soletração digital foi realizado
por um modelo de classificação previamente treinado. Para o embasamento teórico e
técnico, foi realizada uma extensa pesquisa bibliográfica no que tange aos dispositivos
de hardware, software e também assuntos de cunho social acerca dos principais
interessados no uso da língua brasileira de sinais, destacando a atual situação da
educação dos surdos no Brasil. Diante dos resultados obtidos nos testes, verifica-se
a possibilidade do projeto ser aplicado no aprendizado de Libras e a gama de
melhorias possíveis futuramente.
2019-01-01T00:00:00ZAutomatização de um processo de inspeção visual multiclasse com o uso de um sistema de visão computacional baseado em Deep LearningSantos, Erick Erate doshttps://repositorio.uninter.com/handle/1/13882023-05-22T21:00:25Z2022-01-01T00:00:00ZAutomatização de um processo de inspeção visual multiclasse com o uso de um sistema de visão computacional baseado em Deep Learning
Santos, Erick Erate dos
Graças a evolução no poder computacional e na quantidade de dados disponíveis, os sistemas de
visão computacional baseados em técnicas de inteligência artificial conseguiram alcançar um
desempenho superior aos sistemas de visão baseado em regras (COGNEX). Podemos citar como
exemplo tarefas de inspeção visual, como classificação de imagens, vídeos e detecção de objetos no
âmbito industrial. No entanto, após a avaliação dos sistemas de visão computacional disponíveis na
indústria, identificou-se a inexistência da aplicação de um índice de capabilidade de processo. Esse
índice serve para quantificar o nível de desempenho do processo em atender às especificações
definidas pelo projeto. O sistema implementado neste trabalho (Mosaic Office) gera um relatório técnico
com o índice de capabilidade potencial CP para avaliar a capacidade do processo inerente à inspeção
visual multiclasse. Para construir um modelo de aprendizagem de máquina, este sistema utiliza a CNN
ResNetV2 50 junto a duas implementações de algoritmos de treinamento disponíveis: Treinamento
Clássico e Treinamento Contínuo. Foi aplicada uma ferramenta de geometria (ROI – Região de
Interesse) para descartar informações de pixels irrelevantes às características de imagens avaliadas.
Além disso, uma melhoria proposta pelo trabalho foi o uso de interfaces gráficas para expor ao usuário
as técnicas de aprendizado profundo. O conjunto utilizado continha 28.287 imagens pré-classificadas
em 6 classes. Em caráter de comparação de desempenho com um dos sistemas disponíveis na
indústria, o Mosaic Office foi aproximadamente 99% mais rápido e aproximadamente 37% mais
assertivo.
2022-01-01T00:00:00ZRobô PETStocchero, André Guilherme Dos SantosStocchero, Lucas Fabriciohttps://repositorio.uninter.com/handle/1/13872023-05-22T21:00:24Z2021-01-01T00:00:00ZRobô PET
Stocchero, André Guilherme Dos Santos; Stocchero, Lucas Fabricio
Desde o surgimento dos sistemas embarcados diversas áreas de estudos e aplicação
puderam utilizar de seus benefícios. Uma forma para desenvolver aplicações para sistemas
embarcados é utilizar componentes que venham a fornecer uma estrutura de hardware mais
software. Os microcomputadores da Raspberry Pi conseguem fornecer essas características,
sendo que suas placas suportam até versões compactas de sistemas operacionais. Com esse
dispositivo de hardware é possível desenvolver diferentes tipos de projetos robóticos, entre eles
os robôs que imitam o comportamento de animais de estimação, os quais, devido à pandemia
em que se encontra o mundo atualmente, estão sendo cada vez mais procurados, visando o
entretenimento de adultos e crianças e ajudando a deixar o isolamento ainda mais divertido.
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