Trabalhos de Conclusão de Curso - Ciência da Computação - FC

URI Permanente para esta coleçãohttps://hdl.handle.net/11449/193784

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Regressão em séries temporais financeiras com RNN: um estudo com milho futuro
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-12) Ávila, Gustavo Trielli ; Pereira, Clayton Reginaldo
Investimentos no mercado financeiro representam uma parcela significativa na economia de todo pais. No Brasil o interesse da população nessa área cresceu muito nos últimos anos, se tornando cada vez mais um foco de pesquisas para aplicações nesse setor. O presente trabalho busca utilizar redes neurais LSTM na previsão de preços de uma série temporal financeira. Serão apresentados conceitos do mercado financeiro e de aprendizagem de máquina para fundamentar o trabalho. Foram propostos modelos para avaliar a dependência temporal para a previsão dos preços bem como para avaliar o impacto de indicadores técnicos e séries exógenas como variáveis independentes para compor a predição. O estudo foi feito utilizando a série temporal do milho futuro, um derivativo agrícola negociado na bolsa de valores.
Mineração de dados aplicados à gestão de energia elétrica
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-11) Silva, João Vitor Lopes da ; Rocha, Kleber de Oliveira
A energia elétrica é um recurso importante das sociedades atuais e a continuidade de sua distribuição é um dos indicadores mais relevantes na gestão de energia. Este projeto teve como objetivo analisar uma base de dados da distribuidora CPFL Paulista em busca de características que possam contribuir para a melhoria do serviço prestado aos consumidores, através de técnicas de aprendizagem de máquina.
SimpleNLP, uma biblioteca para processamento de linguagem natural
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-11) Quintanilha, Willer Carneiro ; Prado, Simone das Graças Domingues
A linguagem é tida como a capacidade inata ao ser humano de se comunicar através de uma língua, a linguística é a ciência que ter por objetivo o estudo da linguagem humana, para a ligústica a semântica é o estudo do conteúdo das palavras, sentenças e enunciados, já a sintaxe investiga e determina os relacionamentos formais entre os elementos de uma linguagem. A área de processamento de linguagem natural busca descrever técnicas para análise computacional de conjuntos de dados linguísticos. Este trabalho visou a implementação de métodos para análise de dados linguísticos expressos na forma textual em uma biblioteca chamada SimpleNLP.
Reconhecimento de sinais do alfabeto da libras usando visão computacional
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-18) Lobo Neto, Vicente Coelho ; Papa, João Paulo
Naturalmente pautado pela coletividade, o ser humano é dependente de relações sociais. Nesse sentido, a comunicação é uma das ferramentas mais importantes para a criação de laços comoutras pessoas. Apesar disso, ela pode representar um grande desafio para deficientes auditivos, quando desejam comunicar-se com falantes. A Libras, Língua Brasileira de Sinais, é a língua utilizada pelos deficientes auditivos no Brasil. Embora um dos idiomas oficiais do país, um grupo muito restrito de pessoas a conhece, o que dificulta o acesso aos deficientes auditivos a muitas coisas, como serviços públicos. Visando caminhar rumo à inclusão dessas pessoas,este trabalho apresenta um protótipo de tradutor de Libras para Português que contempla 20 letras do alfabeto. O mesmo utiliza ferramentas de Visão Computacional como técnicas de Processamento de Imagem e Aprendizado de Máquina para desenvolver um classificador capaz de identificar qual a letra sinalizada analisando uma imagem capturada por uma câmera RGB. O classificador desenvolvido obteve aproximadamente 88% de acurácia e 0.45 de loss na avaliação do conjunto de validação, no qual foram aplicadas técnicas de aumento de dados.
Ciência de dados aplicada ao desenvolvimento de ferramentas para análise de dados eleitorais brasileiros em linguagem R
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-12) Cruzeiro, Vitor de Souza ; Albino, João Pedro
Com a popularização da internet, uma quantidade crescente de dados passou a ser produzida e disseminada de forma rápida e acessível. Enquanto este crescimento é benéfico para o acúmulo de dados, pode ser um obstáculo a verificação da acurácia destes. Ainda assim, existem fontes confiáveis que disponibilizam dados verificados com um certo nível de garantia de exatidão. Para diminuir a burocracia e facilitar o espalhamento dos dados, o Governo do Brasil vem utilizando, há alguns anos, a Internet como meio de divulgação de informações que têm sua disseminação obrigatória por lei. Por provirem diretamente do Estado, estes dados são tidos como confiáveis. A maioria dos órgãos das esferas governamentais está sujeita a esta lei, e não é diferente com o Tribunal Superior Eleitoral (TSE), que serve de administrador dos processos eleitorais no país. São objetos deste estudo os dados disponibilizados pelo TSE, que trazem informações sobre pleitos, resultados de eleições e dados demográficos dos eleitores. Assim, este projeto buscou desenvolver um conjunto de funções simples em linguagem R que permitisse a criação de mapas temáticos. O trabalho realizado gerou duas funções que criam mapas distintos oferecendo uma organização e visualização dos dados. Em função das limitações da base de dados do TSE, não foi possível utilizar uma maior gama de dados no projeto. Acredita-se que o trabalho cumpriu o objetivo inicial proposto de oferecer um panorama para demonstrar a evolução entre votações semelhantes ocorridas em períodos distintos.
Reconhecedor e separador de instrumentos musicais em áudio
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-12) Silva, Rodney Renato de Souza ; Marana, Aparecido Nilceu
O reconhecimento de sons de instrumentos musicais pode ser uma tarefa difícil até para seres humanos. Essa habilidade está relacionada diretamente com a separação de instrumentos presentes em um áudio, sendo esta uma atividade de alta complexidade, e que demanda expertise e tempo. No âmbito deste trabalho foi proposta uma solução automatizada de reconhecimento e separação de instrumentos com uma abordagem de aprendizado de máquina. Foram utilizadas para a realização deste trabalho redes neurais artificiais recorrentes LSTM. Apesar dos resultados obtidos com a solução de separação proposta terem sido inferiores aos obtidos por métodos do estado da arte da área, eles podem ser considerados satisfatórios dados os recursos e o tempo limitados para o desenvolvimento do trabalho. Além disso, os processos de projeto e desenvolvimento da solução apresentada neste trabalho ensejaram ao aluno aplicar conhecimentos obtidos durante o curso de graduação e também estudar e aplicar conceitos e tecnologias bastante novas e atuais nas áreas de Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões
Utilização de redes neurais para a criação de um gerador e editor de faces
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-13) Takagi, Rafael Tatsuki ; Marana, Aparecido Nilceu
A ideia de poder gerar e editar faces humanas é algo interessante pois estas podem ter várias aplicações como o uso em personagens de jogos ou de animações. Dependendo de quantas faces são desejadas, é extenuante para uma pessoa criar faces manualmente. Para facilitar este trabalho, uma aplicação que possa automatizar a geração e edição de faces pode ser muito interessante e útil. A aplicação desenvolvida neste projeto busca ser um gerador e editor de faces de baixo custo computacional, visto que algumas aplicações existentes similares exigem muito poder computacional. Para isso os conceitos de auto-encoder e o de PCA foram utilizados para extrair as características importantes de uma face humana que podem ser alteradas para gerar de uma face diferente.
Sistema de navegação para robôs móveis em slam usando sensores de baixo custo
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-19) Paiola, Pedro Henrique ; Ferasoli Filho, Humberto
Um dos principais problemas da robótica móvel é o problema da navegação, que consiste em permitir que um robô móvel se locomova, navegue, de um ponto a outro, dentro do ambiente em que ele está inserido. Uma das formas de resolver este problema é a partir de uma abordagem deliberativa, traçando uma rota até o ponto objetivo utilizando um mapa do ambiente. Mas, se o robô não possui um mapa prévio do ambiente, para conseguir adotar tal abordagem, ele deve ser capaz de construí-lo. Para isso, o robô deve ser capaz de mapear e se localizar no ambiente simultaneamente, o que consiste em um problema clássico da robótica conhecido como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Dessa forma, o objetivo deste trabalho é apresentar um sistema de mapeamento e navegação utilizando um robô com sensores de baixo custo. Os resultados obtidos pelos experimentos refletem problemas gerados pela limitação e imprecisão dos sensores, porém são satisfatórios o suficientes para perceber que robôs com baixo custo podem ser utilizados na execução de tarefas relativamente complexas.
Uma abordagem de ciência de dados para identificar fake news no âmbito político
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-12) Kito, Marcelo Hideaki Iwata ; Albino, João Pedro
Com o advento da Internet, a quantidade de informações disponível cresceu muito rapidamente transformando-se, ao longo dos anos, em uma ampla rede de tecnologias e pessoas conectadas. Uma das muitas mudanças provocadas pela Internet é a facilidade com a qual um usuário consegue consumir informações, e até mesmo produzi-las. Entretanto, essa acessibilidade permitiu a veiculação de informações enganosas numa proporção maior e mais facilmente do que se faria em veículos convencionais. A essas informações falsas tem sido atribuído o termo ”fake news”, que procuram passar credibilidade ao leitor, mas sem seguir as diretrizes para garantir a precisão ou a veracidade das mesmas. Essas ”fake news” têm obtido bastante atenção, principalmente no âmbito político, mas existem casos relacionados a outros tópicos, como vacinação, nutrição e mesmo no mercado de ações, podendo afetar diferentes esferas da sociedade. Com o intuito de atenuar a desinformação gerada pela propagação de ”fake news”, este projeto buscou desenvolver um aplicativo móvel com o intuito de classificar, utilizando-se de aprendizado de máquina, a veracidade das notícias fornecidas ao usuário. O aplicativo utilizou-se do fluxo de desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina, da ferramenta Python e suas bibliotecas, assim como o framework de desenvolvimento híbrido Ionic. Na primeira etapa de coleta de dados (referenciado como ”conjunto de dados primário”) foram desenvolvidos rastreadores de rede (web crawlers) para obter dados de três sites de notícias escolhidos ao acaso. Em uma segunda etapa de aquisição de dados, utilizou-se o conjunto de dados ”Fake.Br corpus”, composto de notícias reais e falsas em português e recolhidas, catalogadas e disponibilizadas pela Universidade de São Paulo (USP). Por fim, são apresentados o aplicativo e os resultados obtidos com os modelos treinados.
Efeitos sonoros parametrizáveis para guitarra através de processamento de sinais digitais
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-11) Freitas, Lucas Bastos de ; Oliveira, Kleber Rocha de
Devido à revolução digital que se iniciou na década de 60, foi possível usar técnicas de processamento de sinais digitais para suprir as necessidades que surgiam dos consumidores, ocasionando a evolução e barateamento de tecnologias usadas em estúdios de gravação. Por este motivo, se tornou cada vez mais frequente o uso de estúdios de gravação caseiros, tanto entre artistas profissionais quanto entusiastas. Paralelamente a isso, com o surgimento dos computadores digitais pessoais, também sucederam softwares voltados para produção musical. Entre estes, destacam-se os plug-ins de áudio, que podem ser utilizados, por exemplo, para acrescentar efeitos sonoros à gravações. O presente Trabalho de Conclusão de Curso trata sobre o uso do framework JUCE para a criação de plug-ins processadores de áudio. Técnicas de processamento de sinais digitais são utilizadas na programação desses plug-ins para gerar efeitos sonoros voltados para guitarra, que poderão ser parametrizados pelo usuário final, permitindo que este possa personalizar e encadear efeitos à sua própria maneira.
Geração de padrões de corte bidimensionais com itens regulares e irregulares do tipo L
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-18) Marcelino, Kawe Antônio dos Santos ; Vianna, Andréa Carla Gonçalves
Diversos tipos de indústrias têm como característica o corte de matéria prima em itens menores de diferentes tamanhos e com pouca padronização, de forma à atender a demanda interna ou externa. Para elas é essencial um bom planejamento na etapa de corte, afim de evitar desperdícios de material e, consequentemente, aumentar lucros e melhorar a competitividade. Na literatura, este problema é conhecido como Problema de Corte e Empacotamento, que consiste em encontrar a melhor forma de alocar itens menores em objetos maiores otimizando um determinado objetivo (e.g., maximizar o valor de utilidade total, minimizar a perda, etc.). Um tipo de Problema de Corte pouco estudado é o Problema de Corte Bidimensional com itens do tipo L. Este tipo de problema, em razão da presença de itens irregulares, tem alto grau de complexidade de resolução, mas também um alto grau de utilidade para as empresas. Este trabalho se propõe a estudar mais o tema e apresentar um método 2-estágios com combinação de itens irregulares para implementar um gerador de padrão de corte para problemas de corte bidimensional com itens regulares e irregulares do tipo L. Além da proposição do método, foi realizado um levantamento de instâncias da literatura para avaliar o desempenho do método perante os problemas de teste.
Detecção de anomalias utilizando autoencoder variacional
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-12) Comini, João Pedro Marin ; Costa, Kelton Augusto Pontara da
A Internet se desenvolveu de forma exponencial nos últimos anos, junto a isso, os riscos de agentes maliciosos atuarem se tornou ainda maior. Neste trabalho, realizou-se um estudo profundo sobre um modelo de aprendizagem de máquina conhecido como autoencoder variacional, que foi treinado e desenvolvido junto a diversos modelos de aprendizado de máquina, implementados através das frameworks TensorFlow e Keras para a linguagem de programação Python. Utilizou-se o conjunto de dados NSL-KDD, uma versão refinada do conjunto de dados KDDcup99, cuja preparação e tratamento também foram abordados em um capítulo deste trabalho. Os modelos foram desenvolvidos com o objetivo de avaliar sua efetividade no campo de detecção de anomalias, mais especificamente ao se tratar de anomalias em redes de computadores. Seus resultados foram comparados com diversos classificadores já estabelecidos na área e resultados satisfatórios foram obtidos. Espera-se, então, que este trabalho sirva de apoio para trabalhos futuros envolvendo autoencoders variacionais e/ou detecção de anomalias.
Dispositivo para adquirir, apresentar e guardar os dados no veículo do Feb Racing
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-18) Alves, Gabriel de Souza ; Pegoraro, Renê
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais é visto aplicações de computação em diversas áreas e com o automobilismo não é diferente. O uso de sensores para adquirir os dados é útil para comprovação de cálculos e uso no refinamento dos ajustes em um carro. Para tal aplicação de tecnologia nos veículos, pode-se utilizar microcontroladores e até mesmo computadores com tamanho reduzido, para não somente trazer e gravar esses dados, mas também mostra-los para quem dirige e transmiti-los para algum lugar para um melhor entendimento do que está acontecendo, permitindo uma utilização melhor do veículo. O trabalho mostra o desenvolvimento de um dispositivo, utilizando um Arduino e um Raspberry Pi, para adquirir, gravar e mostrar os dados em uma tela sensível ao toque.
Otimização do layout de estaleiros com algoritmos genéticos: um estudo comparativo
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-11-13) Azzolini, Frederico Gomes Pires ; Prado, Simone das Graças Domingues
A presença de métodos computacionais de otimização na indústria naval é surpreendentemente limitada. Poucas pesquisas são conduzidas na área, gerando dificuldades de aplicação de novas tecnologias. Consequentemente se torna muito difícil a redução de custos, visto que em um estaleiro o produto produzido possui grandes dimensões, dificultando e aumentando o custo de transporte. Nos poucos trabalhos encontrados é comum a utilização de Algoritmos Genéticos para otimização de layout. Neste trabalho foram desenvolvidos, testados e comparados dois algoritmos: um algoritmo genético tradicional e um algoritmo genético de chaves viciadas. Os resultados se mostraram satisfatórios e trazem novas possibilidades de pesquisa.
Sistema de Controle de Equipamentos da FAAC webTV
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024-11-13) Washio, Dênis Akira Ise. ; Marana, Aparecido Nilceu
Com a crescente importância da informação, há também um crescente benefício em ter um sistema de software para a gestão de organizações ou empresas. Sendo assim, este projeto tem o objetivo de desenvolver um sistema de gestão de equipamentos para uso dos membros da FAAC webTV. Para isso, são usados diversos conceitos que abrangem desde a natureza de processos de desenvolvimento até quesitos mais técnicos, envolvendo tópicos como bancos de dados ou APIs. A importância do projeto também é observada no descobrimento e utilização de novas tecnologias, frameworks de desenvolvimento e fluxos de trabalho de forma prática, também resolvendo um problema real enfrentado por uma organização da Faculdade de Arquitetura, Artes e Comunicação da UNESP Bauru. A conclusão é o sucesso na criação de um sistema de controle de equipamentos e seu lançamento em produção.

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