Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC
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Navegando Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC por Orientador "TEIXEIRA, Otávio Noura"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) A evolução da fotografia a partir do advento da computação digital(2024-12-10) RODRIGUES, Fábio Henrique Conceição; MENDES, Ingrid Nery; http://lattes.cnpq.br/7079854122764802; https://orcid.org/0009-0003-0916-3906; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O avanço tecnológico na era digital transformou profundamente a fotografia, com grande impacto desde as técnicas de captura até a disseminação de imagens. Este estudo traz como objetivo geral analisar o efeito da disseminação das técnicas de manipulação de imagens e fotografia, facilitadas pelo avanço tecnológico e pelo uso generalizado de dispositivos móveis e aplicativos digitais, na percepção da realidade e na construção de narrativas visuais. Para atingir este objetivo, foi adotada a metodologia de revisão sistemática da literatura, com uma busca abrangente em bases de dados acadêmicas através de palavras-chave específicas para selecionar estudos relevantes dos últimos 20 anos. A análise dos trabalhos selecionados destacou a democratização da fotografia através da popularização de câmeras digitais e smartphones, facilitando o acesso e participação no ato fotográfico. Observou-se uma perda de objetividade fotográfica devido à manipulação digital das imagens, questionando a autenticidade e a relação indicial da imagem com seu referente. Além disso, foram identificadas mudanças significativas na prática fotográfica, influenciadas tanto pela facilidade de obtenção e compartilhamento de fotos, quanto pela emergência de novas poéticas visuais e a simplificação dos dispositivos fotográficos. Este estudo conclui que a evolução da fotografia na era digital não apenas alterou as técnicas e estética fotográficas, mas também redefiniu a relação dos indivíduos com a imagem. A transição do analógico para o digital, apesar de desafiar conceitos tradicionais da fotografia, abriu novas possibilidades criativas e técnicas, ampliando o papel da fotografia na sociedade contemporânea. Assim, a fotografia digital se apresenta como uma ferramenta vital de expressão e documentação, refletindo as complexidades e dinâmicas da era em que vivemos.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Algoritmo genético com interação social aplicado ao problema de cinemática inversa(2019-07-22) SOUZA, Janderson Tomé dos Santos; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O uso de Algoritmos Genéticos (AG) ocorre em várias áreas do conhecimento e a robótica é uma delas. A fim de otimizar esses algoritmos, são realizados estudos de suas características e funcionalidades. Outras características podem ser inseridas, como é o caso da Interação Social nos Algoritmos Genéticos. A Interação Social é uma característica fenotípica complementar à característica genotípica do AG Clássico. Assim, este trabalho tem como objetivo realizar a execução do AG Clássico e do SIGA (Algoritmo Genético com Interação Social), baseado no Dilema do Prisioneiro, para comparar a eficiência dos dois algoritmos. Para isso, o AG Clássico e o SIGA foram executados com o Problema da Cinemática inversa, da Robótica, para identificar as características de cada um. O AG Clássico demonstrou maior velocidade de convergência e maior aproximação do resultado ótimo, enquanto o SIGA demonstrou maiores valores de variância e desvio padrão, indicando maior variabilidade da população.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Algoritmo genético como mecanismo de aprendizagem do agente na resolução do Mundo de Wumpus(2019) ARAÚJO, Natália Freitas; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O presente artigo faz uma abordagem sobre conceitos relacionados à Inteligência Artificial e sua aplicação para o problema do mundo de Wumpus com a utilização da técnica de Algoritmo Genético (AG). O objetivo é aplicar a técnica de AG como Mecanismo de Aprendizagem de um Agente Inteligente. O modelo de ambiente utilizado foi devidamente formalizado, de acordo com as recomendações feitas por Stuart Russel e Peter Norvig, além do ambiente, foi realizada uma categorização do Algoritmo Genético desenvolvido conforme a teoria e definição de agentes inteligentes. Também foi desenvolvida uma tabela de pontuação e uma equação fitness para o processo de avaliação de cada indivíduo gerado. Além do referencial teórico, apresenta-se todo o processo de execução, os métodos utilizados e os resultados obtidos. O projeto conta com um robusto conjunto de dados resultantes, com a realização de 4.200 execuções obtevese o total de 12.600 arquivos, os quais contêm informações como – pontuação, tempo de execução, melhor cromossomo de cada uma das gerações executadas. Após as discussões dos resultados apresenta-se que os indivíduos gerados tiveram um melhor desempenho em ambientes com menores escalas, destaca-se que o algoritmo teve 97,7% de vitórias no ambiente de dimensão 5x5, seguido de uma drástica queda, como 10,5% de vitórias para o ambiente de dimensão 10x10 e a ineficiência aos demais ambientes testados.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Aprendizagem supervisionada na predição de curvas de valores fitness em algoritmos genéticos(2022-12-13) ALMEIDA, Renuá Meireles; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O presente artigo da continuidade nos esforços de uma abordagem recente, a qual propôs a predição de curvas de valores fitness no processo evolutivo dos Algoritmos Genéticos (AGs). O trabalho atual propõe se aprofundar, sugerir novos métodos e ambientes com objetivo de entender, dentre outros aspectos, as influências do tamanho e da qualidade do conjunto de dados bem como as características dos problemas utilizados. Constatou-se que os novos métodos contribuíram para um entendimento mais preciso desta abordagem, permitindo evidenciar algumas dificuldades que o modelo está suscetível, principalmente causadas em cenários com poucas execuções disponíveis para treinamento durante a resolução de problemas com vários mínimos locais.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Busca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticos(2022-12-13) RIBEIRO, Denys Menfredy Ferreira; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760As redes neurais artificiais são os pilares dos avanços das duas últimas décadas do campo de Inteligência Artificial. Porém, o sucesso no treinamento visando obter bons resultados, depende fortemente da escolha dos valores de um conjunto de hiper-parâmetros associados a construção das mesmas. A escolha desses parâmetros é normalmente feita de forma empírica, desperdiçando tempo e gerando custos. Neste trabalho, e proposto o desenvolvimento de um algoritmo ENAS (Evolutionary Neural Architecture Search) utilizando algoritmos genéticos como mecanismo de busca para automatizar a construção de arquiteturas de redes neurais convulsionais aplicadas a tarefa de classificação de imagens do dataset CIFAR-10. O algoritmo proposto conseguiu encontrar arquiteturas que obtiveram bons resultados de acurácia no conjunto de teste.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Ferramentas de software para construção de sistemas multiagentes: uma revisão sistemática da literatura(2024-09-26) ALHADEF, Hayner de Sousa; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O estudo sistemático sobre Ferramentas de Software para Construção de Sistemas Multiagentes é de extrema importância para o avanço da tecnologia e desenvolvimento de sistemas complexos. É fundamental compreender as características e funcionalidades das ferramentas disponíveis, bem como identificar as abordagens e paradigmas utilizados no desenvolvimento destes sistemas. Em face a esta realidade este artigo objetiva-se a compreender as características e funcionalidades fundamentais das ferramentas, identificando as diferentes abordagens e paradigmas utilizados em sua criação, e tem como objetivos especificos: Compreender as principais características e funcionalidades das ferramentas de software disponíveis para construção de sistemas multiagentes. Identificar as diferentes abordagens e paradigmas utilizados no desenvolvimento de ferramentas de software para sistemas multiagentes; Avaliar a eficácia e a usabilidade das ferramentas de software existentes na construção de sistemas multiagentes, considerando critérios como facilidade de uso, desempenho e escalabilidade. No campo metodológico utilizou-se a técnica de revisão sistemática da literatura que teve abordagem prioritariamente qualitativa. Em última análise, ao avaliar a eficácia e usabilidade das ferramentas existentes, é possível observar que dentre as principais características e funcionalidades das ferramentas de software mais utilizadas na construção de sistemas multiagentes, podemos destacar a capacidade de modelagem de agentes e ambientes, a linguagem de programação específica para agentes, a integração com plataformas de simulação e o suporte para protocolos de comunicação entre agentes. Exemplos de ferramentas populares nesse contexto são JADE (Java Agent DEvelopment Framework), o AnyLogic e o NetLogo. No que diz respeito aos diferentes paradigmas e abordagens de desenvolvimento adotados pelas ferramentas de software para sistemas multiagentes, é possível identificar abordagens baseadas em lógica, em aprendizado de máquina, em sistemas multiagentes distribuídos e em agentes baseados em regras. Espera-se que o estudo possa fornecer informações valiosas para apoiar desenvolvedores e pesquisadores na seleção e utilização das melhores soluções disponíveis, contribuindo para o avanço do campo de sistemas multiagentes e o desenvolvimento de aplicações cada vez mais eficientes e escaláveis.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Mapeamento sistemático da inteligência artificial no mercado financeiro com ênfase em análise fundamentalista(2024-08-15) SILVA, Luan Pinheiro; MENDES, Ingrid Nery; http://lattes.cnpq.br/7079854122764802; https://orcid.org/0009-0003-0916-3906; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760A análise fundamentalista é a estratégia de investimento predominante para investidores focados em retornos de longo prazo. Essa abordagem avalia as operações e perspectivas das empresas, considerando tanto fatores macroeconômicos quanto elementos específicos da companhia, visando identificar oportunidades de investimento com alto potencial de retorno. O presente trabalho busca reunir informações detalhadas e relevantes sobre os benefícios e estratégias das aplicações de aprendizado de máquina na economia, utilizando a análise fundamentalista como principal métrica dentro do setor financeiro. Além disso, visa identificar as técnicas de inteligência artificial (IA), aplicadas a esse segmento e seus impactos na previsão do mercado de ações, uma vez que, prever a volatilidade do mercado financeiro sempre representou um desafio complexo. E para entender esse processo, foi realizada esta revisão sistemática da literatura, no qual, constata-se que, frequentemente, as técnicas de aprendizado de máquina são utilizadas para prever os preços dos ativos e suas tendências. Reforçando dessa forma, a importância e eficácia da utilização de algoritmos de IA para antecipar direções futuras no mercado de ações. Entre os modelos mais comuns encontrados estão, respectivamente: rede neural, algoritmo genético, deep learning, floresta aleatória, séries temporais, mineração de texto, processamento de linguagem natural e rede neural profunda. Os resultados indicam que as pesquisas em inteligência artificial estão evoluindo rapidamente e enfatizam o crescente potencial das técnicas de IA no setor financeiro, tornando-se uma ferramenta quase indispensável para os agentes econômicos.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Técnicas de aprendizagem por reforço na resolução do Mundo de Wumpus(2022-12-13) RODRIGUES, Rodrigo Moraes; ARAÚJO, Natália Freitas; http://lattes.cnpq.br/2344521554133884; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760Este trabalho tem por objetivo analisar o desempenho de um agente baseado em Aprendizagem por Reforço. O seu mecanismo de aprendizagem está baseado em três algoritmos: Q-learning (QL), Deep Q-Network (DQN) e Double Deep Q-Network (DDQN). Para validação do agente e seus métodos, foi definido como ambiente o Mundo de Wumpus, o qual foi modelado segundo os padrões de ambientes adotados pela DeepMind Lab. A partir dos experimentos realizados e suas respectivas configurações, foi observado que os agentes conseguiram alcançar o objetivo principal somente em duas configurações de ambientes. No ambiente 4x4 a porcentagem de vitória dos algoritmos QL, DQN e DDQN foram 0.005, 22.96, 18.73 % respectivamente, o que reduziu drasticamente para o cenário 10x10 e não conseguindo cumprir o objetivo para os demais ambientes.