TMIC - Uma extensão do App Inventor para a implantação de modelos de ML voltados a classificação de imagens treinados no Teachable Machine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Fabiano Pereira de
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232991
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.
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spelling TMIC - Uma extensão do App Inventor para a implantação de modelos de ML voltados a classificação de imagens treinados no Teachable MachineMachine LearningGoogle Teachable MachineApp InventorTensorFlowExtensãoTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.A Inteligência Artificial está a cada dia mais inserida no dia a dia, auxiliando e tornando a vida das pessoas mais fácil por meio da tecnologia. Por este motivo, a popularização deste conhecimento é cada vez mais importante, pois além das questões éticas e de segurança que envolvem o seu uso, a demanda por profissionais que precisarão lidar com IA aumentará significativamente nos próximos anos. Uma das vertentes da IA é o Machine Learning (ML), que é a capacidade de uma máquina aprender a partir do treinamento de um modelo de dados. A popularização do ML na educação torna-se consequentemente necessária, como mencionado no K-12 Guidelines for Artificial Intelligence. Atualmente, os cursos existentes voltados ao ensino de ML, se restringem ao processo de criação do modelo, sendo poucos os cursos que chegam abordar também a fase de implantação do modelo. Neste contexto, este trabalho visa o desenvolvimento de uma extensão que permita a implantação do modelo de ML exportado em aplicativos desenvolvidos na plataforma App Inventor. É contemplada a fase de implantação do processo de desenvolvimento de um modelo de ML, levando os alunos a criarem aplicações inteligentes a partir do modelo de ML exportado. Espera-se que a criação de app inteligente usando um modelo de ML treinado e seu compartilhamento, motive os estudantes a se interessar pela área de computação, mas também a popularização deste conhecimento. Como resultados, foi desenvolvido a extensão TMIC para implantação de modelos de ML para classificação de imagens, um aplicativo de exemplo para testar as funcionalidades da extensão e um material didático para ensinar o uso da extensão.Florianópolis, SCHauck, Jean Carlo RossaWangenheim, Christiane Anneliese Gresse VonUniversidade Federal de Santa CatarinaOliveira, Fabiano Pereira de2022-03-25T17:34:09Z2022-03-25T17:34:09Z2022-03-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis83 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232991info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-03-25T17:34:09Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/232991Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-03-25T17:34:09Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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