Desenvolvimento de uma extensão do App Inventor para implantar modelos de machine learning para classificação de imagens em aplicativos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bastos Junior, Jefferson Ambrosio
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/255705
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.
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spelling Desenvolvimento de uma extensão do App Inventor para implantar modelos de machine learning para classificação de imagens em aplicativosInteligência ArtificialMachine LearningClassificação de ImagensApp InventorExtensãoTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.A inteligência artificial está cada vez mais integrada ao nosso dia a dia, contribuindo e transformando a vida das pessoas por meio da tecnologia. A disseminação deste conhecimento é crescentemente relevante, uma vez que a demanda por profissionais que precisarão lidar com IA aumentará significativamente nos próximos anos. Um ramo da inteligência artificial é o aprendizado de máquina (ML), que é a capacidade das máquinas de aprender, a partir do treinamento de um modelo de dados. Tendo em vista o grande crescimento da área, a popularização e a adoção do ML na educação se torna fundamental. Neste contexto, este trabalho visa criar uma extensão que permita a utilização de modelos de ML exportados do Jupyter Notebooks na plataforma App Inventor para desenvolvimento de aplicativos móveis. O Jupyter Notebook é um dos softwares mais usados atualmente para ML, o que torna a vivência do aluno mais perto da área atual de trabalho. Além disso, o desempenho das redes residuais (ResNet) a ser exportada/importada ser superior ao das redes neurais importadas em extensões já existentes, indicam a necessidade do desenvolvimento da extensão proposta neste trabalho. Com a extensão, é possível importar modelos de ML exportados no formato ONNX (Open Neural Network Exchange), o que traz mais flexibilidade, pois o formato ONNX é um formato aberto e interoperável que permite a portabilidade de modelos de Machine Learning entre diferentes frameworks e plataformas.Florianópolis, SC.Wangenheim, Christiane Gresse VonSantos, Elder RizzonMartins, Ramon MayorUniversidade Federal de Santa Catarina.Bastos Junior, Jefferson Ambrosio2024-07-08T20:38:46Z2024-07-08T20:38:46Z2024-06-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis74 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/255705Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2024-07-08T20:38:47Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/255705Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732024-07-08T20:38:47Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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