Ferramenta educacional para aprendizado conexionista baseado na biblioteca neurolab

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dc.contributor.advisorDaniel Gomes Soares, Msc
dc.contributor.authorMeurer, Taylan Branco
dc.contributor.valuerRodrigo Curvêllo, M.Eng
dc.contributor.valuerPatrícia Blini Estivaleti, Dr
dc.date.accessioned2022-10-23T22:14:42Z
dc.date.available2022-10-23T22:14:42Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractO trabalho trata sobre uma ferramenta educacional para aprendizado conexionista. A ferramenta contemplará tipos de entradas intervalares, com conexões para frente de uma ou mais camadas. As entradas serão obtidas por meio de um arquivo externo com o próprio valor da entrada mais o da saída. Além disso, ela é composta por sete regras de treinamento e quatro funções de ativa ção. As regras contempladas são: Delta, Gradiente Descendente (GD) e suas derivações (GDA,GDM, GDX, RPROP) e Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (BFGS), uma regra quase-Newton. O software é escrito em Python2.7 com GTK3+, OpenCV e baseado na biblioteca neurolab. O objetivo é desenvolver uma ferramenta de apoio ao ensino de Redes Neurais Artificiais. Esse ob jetivo é motivado pela dificuldade de compreender essa área de conhecimento, pela rara existên cia de softwares com finalidades educativas e pela ausência de algumas características cruciais para o ensino nas ferramentas atuais. A metodologia foi empregada por meio de uma abordagem quantitativa e fez uso de uma pesquisa aplicada. O objetivo da pesquisa foi eminentemente ex ploratório e buscou implementar a ferramenta dentro de requisitos pedagógicos e de engenharia de software. A ferramenta obteve um Nível Geral de Qualidade de Software igual a 7.60, que se enquadra em alta qualidade conforme o modelo de avaliação empregado - PECTUS.
dc.identifier.urihttp://200.135.58.21/handle/repositorio/59
dc.language.isopt
dc.subjectAprendizado de Máquina
dc.subjectSoftware Educacional
dc.subjectRedes Neurais Artificiais
dc.titleFerramenta educacional para aprendizado conexionista baseado na biblioteca neurolab
dc.typeArticle
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