A study on deep convolutional neural networks for computer vision applications

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Estevão Filho, Roberto de Moura
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/6098
Resumo: Presents an Artificial Cortex model for solving complex problems. In the framework of the cortex, highlighting the use of machine learning based on multiple artificial neural networks. The design of the model of the observation of the functioning of the brain as a set of functional areas that operate in the process of cognition and subsequently use the acquired knowledge in decision-making and execution of complex actions. To experiment, observe and analyze the efficiency of the Cortex is decided by the application in an Intelligent Tutor System based on Digital Games, considering the teaching-learning process a complex subject, subjective and requires dynamism in their implementation (range strategies for Make the process flexible and personalized). The proposed tools are delimited through exploratory research, generating knowledge for practical use in the solution of problems related to education, such as applied research. Finally, statistical resources are used in order to explain the reality of the phenomenon, pointing out significant results (significance of 5%) in the improvement of learning, comparing teaching techniques.
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spelling A study on deep convolutional neural networks for computer vision applicationsUm estudo de redes neurais convolucionais profundas para aplicações de visão computacionalRedes neuraisInteligência artificialAprendizado computacionalJogosCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAOPresents an Artificial Cortex model for solving complex problems. In the framework of the cortex, highlighting the use of machine learning based on multiple artificial neural networks. The design of the model of the observation of the functioning of the brain as a set of functional areas that operate in the process of cognition and subsequently use the acquired knowledge in decision-making and execution of complex actions. To experiment, observe and analyze the efficiency of the Cortex is decided by the application in an Intelligent Tutor System based on Digital Games, considering the teaching-learning process a complex subject, subjective and requires dynamism in their implementation (range strategies for Make the process flexible and personalized). The proposed tools are delimited through exploratory research, generating knowledge for practical use in the solution of problems related to education, such as applied research. Finally, statistical resources are used in order to explain the reality of the phenomenon, pointing out significant results (significance of 5%) in the improvement of learning, comparing teaching techniques.Apresenta um modelo de Córtex Artificial para solução de problemas complexos. No arcabouço do córtex, destaca-se o uso de aprendizagem de máquina (machine learning) baseada em múltiplas redes neurais artificiais cooperativas. A concepção do modelo parte da observação do funcionamento do cérebro como um conjunto de áreas funcionais que atuam no processo de cognição e, posteriormente, usa o conhecimento adquirido na tomada de decisões e execução de ações complexas. Para experimentar, observar e analisar a eficiência do Córtex decide-se pela aplicação em um Sistema Tutor Inteligente baseado em Jogos Digitais, por considerar o processo de ensino-aprendizagem um tema complexo, subjetivo e que exige dinamismo em sua execução (variação de estratégias para tornar o processo flexível e personalizado). Delimitam-se as ferramentas propostas por meio de pesquisa exploratória, gerando conhecimentos para aproveitamento prático na solução de problemas relativos à educação, como uma pesquisa aplicada. Por fim, são utilizados recursos estatísticos a fim de explicar a realidade do fenômeno, apontando resultados significativos (significância de 5%) na melhoria de aprendizado, comparando-se técnicas de ensino.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRJGomes, José Gabriel Rodríguez Carneirohttp://lattes.cnpq.br/6403520018476116Biscainho, Luiz Wagner PereiraNunes, Leonardo de OliveiraEstevão Filho, Roberto de Moura2019-01-15T16:03:06Z2023-12-21T03:03:56Z2017-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/11422/6098enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:03:56Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/6098Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:03:56Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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