Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10773/27272 |
Resumo: | O ambiente corporativo enquadrado nas telecomunicações conjugado com o aparecimento de novos serviços é cada vez mais complexo e com mudanças/transformações mais aceleradas. O negócio e os sistemas de suporte necessitam de evoluir e adaptarem-se de forma muito rápida para esta nova realidade e exigência. Deste modo, a criação de aplicações adaptáveis e contextualizadas, proporciona interações mais ricas, permitindo que as interfaces entreguem a informação da melhor forma possível, com uma melhor experiência de utilização. Esta dissertação tem como principal objetivo a definição e a implementação de metodologias para gerar interfaces gráficas dinâmicas em tempo real e adaptáveis de acordo com os comportamentos do utilizador. Estas metodologias de Inteligência Artificial, passam pela utilização de técnicas de Machine Learning. Os resultados finais permitiram obter uma interface adaptável e dinâmica a cada utilizador, sendo esta gerada em tempo real. |
id |
RCAP_c668becea73a942212de9f3dc7ee9cfd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ria.ua.pt:10773/27272 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveisAplicações adaptáveisInterfaces dinâmicasComportamento do utilizadorInteligência artificialMachine learningDeep learningDeep neural networksTensorflowComponentes webO ambiente corporativo enquadrado nas telecomunicações conjugado com o aparecimento de novos serviços é cada vez mais complexo e com mudanças/transformações mais aceleradas. O negócio e os sistemas de suporte necessitam de evoluir e adaptarem-se de forma muito rápida para esta nova realidade e exigência. Deste modo, a criação de aplicações adaptáveis e contextualizadas, proporciona interações mais ricas, permitindo que as interfaces entreguem a informação da melhor forma possível, com uma melhor experiência de utilização. Esta dissertação tem como principal objetivo a definição e a implementação de metodologias para gerar interfaces gráficas dinâmicas em tempo real e adaptáveis de acordo com os comportamentos do utilizador. Estas metodologias de Inteligência Artificial, passam pela utilização de técnicas de Machine Learning. Os resultados finais permitiram obter uma interface adaptável e dinâmica a cada utilizador, sendo esta gerada em tempo real.The corporative environment framed in telecommunications combined with the emergence appearance of new services is increasingly complex and with fast transformations. This new reality and its requirements demand that the business and the support systems evolve and quickly adapt to it. As a result, the creation of an adaptive and contextualized application provides richer interactions, allowing interfaces to offer the information in the best possible way, delivering a better user experience. The main objective of this dissertation is to define and implement methodologies to generate dynamic and adaptable interfaces according to the user behavior, in realtime. These Artificial Intelligence methodologies are developed using techniques of Machine Learning. The final results made it possible to obtain a dynamic and adaptable interface for each user in realtime.2020-01-13T17:19:08Z2018-07-01T00:00:00Z2018-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/27272TID:202232557porFurão, Sara da Silvainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-22T11:52:51Zoai:ria.ua.pt:10773/27272Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:00:05.971943Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
title |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
spellingShingle |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis Furão, Sara da Silva Aplicações adaptáveis Interfaces dinâmicas Comportamento do utilizador Inteligência artificial Machine learning Deep learning Deep neural networks Tensorflow Componentes web |
title_short |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
title_full |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
title_fullStr |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
title_full_unstemmed |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
title_sort |
Criação de interfaces gráficas automatizadas, dinâmicas e adaptáveis |
author |
Furão, Sara da Silva |
author_facet |
Furão, Sara da Silva |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Furão, Sara da Silva |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Aplicações adaptáveis Interfaces dinâmicas Comportamento do utilizador Inteligência artificial Machine learning Deep learning Deep neural networks Tensorflow Componentes web |
topic |
Aplicações adaptáveis Interfaces dinâmicas Comportamento do utilizador Inteligência artificial Machine learning Deep learning Deep neural networks Tensorflow Componentes web |
description |
O ambiente corporativo enquadrado nas telecomunicações conjugado com o aparecimento de novos serviços é cada vez mais complexo e com mudanças/transformações mais aceleradas. O negócio e os sistemas de suporte necessitam de evoluir e adaptarem-se de forma muito rápida para esta nova realidade e exigência. Deste modo, a criação de aplicações adaptáveis e contextualizadas, proporciona interações mais ricas, permitindo que as interfaces entreguem a informação da melhor forma possível, com uma melhor experiência de utilização. Esta dissertação tem como principal objetivo a definição e a implementação de metodologias para gerar interfaces gráficas dinâmicas em tempo real e adaptáveis de acordo com os comportamentos do utilizador. Estas metodologias de Inteligência Artificial, passam pela utilização de técnicas de Machine Learning. Os resultados finais permitiram obter uma interface adaptável e dinâmica a cada utilizador, sendo esta gerada em tempo real. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-07-01T00:00:00Z 2018-07 2020-01-13T17:19:08Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10773/27272 TID:202232557 |
url |
http://hdl.handle.net/10773/27272 |
identifier_str_mv |
TID:202232557 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799137655741480960 |