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dc.creatorBraga, Eduardo Pacheco Carreiro-
dc.creatorPrates, Matheus Henrique do Amaral-
dc.date.accessioned2021-09-17T14:37:27Z-
dc.date.available2021-09-17T14:37:27Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.identifier.citationBRAGA, Eduardo Pacheco Carreiro; PRATES, Matheus Henrique do Amaral. Desenvolvimento de um framework de redes neurais com interface gráfica. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26027-
dc.description.abstractDriven by advances in device hardware and equipment such as Internet of Things technologies, the amount of information generated and the interaction with computers have grown strongly in recent decades. As a result, interest in AM became increasingly greater. Therefore, the space for the development of tools that facilitate the application of artificial neural networks becomes increasingly larger. However, existing tools often do not have a pleasant and simple to use interface, especially for less experienced users. For that, this work aims to present the development of a graphical tool called framework for modeling the artificial neural network Multilayer Perceptron, developed in the programming language python. This software aims to provide the user with an intuitive experience, with easy extraction of information from compatible databases such as Microsoft Excel (.xlsx), Matlab (.mat), Text file (.txt) and Values Separated by Commas (.csv). The data once entered may be pre-treated using the normalization, seasonally adjusted and distributed coding methods. In this way, users with little experience in artificial neural networks can develop trained models and visualize the results graphically.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectPython (Linguagem de programação de computador)pt_BR
dc.subjectInterface gráfica com o usuário (Sistemas de computação)pt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectPython (Computer program language)pt_BR
dc.subjectGraphical user interfaces (Computer systems)pt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um framework de redes neurais com interface gráficapt_BR
dc.title.alternativeDevelopment of a neural network framework with a graphical interfacept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoImpulsionada pelos avanços em hardwares dos dispositivos e por equipamentos como nas tecnologias da Internet das Coisas, a quantidade de informações geradas e a interação com computadores cresceram fortemente nas últimas décadas. Com isso, o interesse por Aprendizado de Máquina (AM) tornou-se cada vez maior. Logo, o espaço para o desenvolvimento de ferramentas que facilitam a aplicações de redes neurais artificiais se torna cada vez maior. Porém, as ferramentas já existentes muitas vezes não apresentam uma interface agradável e simples de usar, principalmente para os usuários menos experientes. Para isso, este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma ferramenta gráfica denominada framework para modelagem da rede neural artificial Perceptron de Múltiplas Camadas, desenvolvido na linguagem de programação Python. Este software visa proporcionar ao usuário uma experiência intuitiva, com fácil extração de informações das bases de dados compatíveis como Microsoft Excel (.xlsx), Matlab (.mat), arquivo de texto (.txt) e Valores Separados por Vírgulas (.csv). Os dados uma vez inseridos poderão ser pré tratados através dos métodos de normalização, dessazonalização e codificação distribuída. Desta forma, usuários com pouca experiência em redes neurais artificiais poderão desenvolver modelos treinados e visualizar os resultados de maneira gráfica.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Siqueira, Hugo Valadares-
dc.contributor.referee1Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro-
dc.contributor.referee2Tadano, Yara de Souza-
dc.contributor.referee3Siqueira, Hugo Valadares-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Eletrônicapt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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