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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Batista Junior, Joinvile-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7711394117839430pt_BR
dc.contributor.referee1Szabo, Alexandre-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1867346456358550pt_BR
dc.contributor.referee2Barvinski, Carla Adriana-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2994481069591021pt_BR
dc.creatorMedeiros, Alessandro Ishy-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5934702395402294pt_BR
dc.date.accessioned2021-12-21T14:17:54Z-
dc.date.available2024-12-31-
dc.date.available2021-12-21T14:17:54Z-
dc.date.issued2021-11-11-
dc.identifier.citationMEDEIROS, Alessandro Ishy. Tuiuiú Deep Learning: a Deep Learning Development Environment. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/4690-
dc.description.resumoDeep learning tem alcançado o estado da arte em aprendizado de máquinas em campos tais como processamento de imagens, visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, robótica, segurança cibernética, e muitos outros. No entanto, a curva de aprendizado para iniciantes é um grande desafio para a sua utilização de forma efetiva. Neste contexto, ferramentas que suportem a execução automática de DNNs (Deep Neural Networks), a partir de especificações descritivas ou via interface gráfica, tem um papel decisivo para rápida prototipagem e para aprendizagem de projetos de DNNs, para potencializar o reuso das funcionalidades suportadas por frameworks tais como TensorFlow, PyTorch, Caffe e outros. Neste artigo é reportado o desenvol vimento do Tuiuiú Deep Learning, um ambiente web que suporta especificação, pré-processamento, treinamento e teste de projetos de DNNs, construídas com base nas funcionalidades fornecidas pelos frameworks TensorFlow e PytTorch. Disponibiliza uma interface gráfica amigável com suporte à: visualização e edição da especificação em XML; visualização e configuração de parâmetros das fases de desenvolvimento de DNNs; e visualização das métricas de qualidade resultantes das fases de treinamento e teste.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Marcos Pimentel (marcospimentel@ufgd.edu.br) on 2021-12-21T14:17:54Z No. of bitstreams: 1 Documento Embargado.pdf: 45754 bytes, checksum: 65acc3a3455e9ad3e59d04c0fc3bff67 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-12-21T14:17:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Documento Embargado.pdf: 45754 bytes, checksum: 65acc3a3455e9ad3e59d04c0fc3bff67 (MD5) Previous issue date: 2021-11-11en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Exatas e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Embargadopt_BR
dc.subjectAprendizagem profundapt_BR
dc.subjectDeep learningen
dc.subjectAmbiente virtualpt_BR
dc.subjectVirtual realityen
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMachine learningen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::ANALISE NUMERICApt_BR
dc.titleTuiuiú Deep Learning: a Deep Learning Development Environmenten
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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