Olá! Este repositório armazena os projetos desenvolvidos para entrega durante a realização da disciplina Fundamentos de Sistemas Eletrônicos Inteligentes, no ano de 2023, no curso de Engenharia Elétrica da Escola Politécnica da USP. A matéria foi ministrada pelo Prof. Magno Teófilo e Prof. Hae Yong Kim, em períodos diferentes do semestre. O objetivo em tornar estes arquivos públicos se baseia em...
- Permitir que futuros alunos desta disciplina possam consultar os códigos desenvolvidos aqui, podendo utilizar como fonte de pesquisa/estudos;
- Disponibilizar estes arquivos para qualquer interessado no estudo de Introdução a Aprendizado de Máquina e Visão Computacional;
- Servir como fonte de estudo pessoal meu, para consultas futuras sobre o conteúdo abordado.
Os exercícios em aula do Prof. Magno foram códigos completados a partir de templates fornecidos pelo professor. Já os EPs (ou apenas Exercícios), foram desenvolvidos para abordar Regressão Linear, Perceptron de Rosenblatt, MLP, Pytorch e CNN. Na etapa do Prof. Hae, estudou-se: Cekeikon, OpenCV, Componentes conexos, crescimento de semente, filtros, convolução, template matching, transformações geométricas, extração de características, Tensorflow/Keras/PyTorch e Rede neural convolucional.
| Avaliação | Nota obtida |
|---|---|
| Exercício 1 | 10 |
| Exercício 2 | 10 |
| Exercício 3 | 10 |
| Exercício 4 | 10 |
| Exercício 5 (EP) | 5.8 |
| Aula 1 | 10 |
| Aula 2 | 10 |
| Aula 3 | 10 |
| Aula 4 | 10 |
| Aula 5 | 10 |
| Aula 6 | 10 |
| EP - Hae | 10 |
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EP1 - Previsão de Preços de carros utilizando Regressão Linear:
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EP2 - Previsão de imagens de Círculos e Quadrados utilizando Perceptron de Rosenblatt:
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EP3 - Aproximação matemática de funções utilizando rede MLP (percpetron de múltiplas camadas):
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EP5 - Prova - Detecção de doença em população utilizando Pytorch:
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EP Hae - Classificação de tipos de grãos de arroz:
Todos os arquivos da primeira etapa foram desenvolvidos e compilados pelo Google Colab (colab.research.google.com/) e podem ser lidos localmente utilizando Jupyter Notebook.
É possível também utilizar o site 'githubtocolab.com'. Para isso, basta alterar a URL dos notebooks.
Por exemplo, para abrir o Exercício 4, basta substituir https://github.com/CezarGab/PSI3471/blob/main/Exercício%204/EP4%20-%20PSI3471.ipynb por https://githubtocolab.com/CezarGab/PSI3471/blob/main/Exercício%204/EP4%20-%20PSI3471.ipynb
Para executar os exercícios feitos em C (com Cekeikon) da parte 2, há uma série de instruções presentes no Relatório do EP. Os resultados das execuções do programa estão presentes nas próprias pastas.
Todos os direitos sob os enunciados e requisições da disciplina estão reservados para os professores responsáveis e são reproduzidos e compartilhados aqui para, e somente para, consulta. Já os códigos aqui presentes foram desenvolvidos pelos contribuidores e são de livre utilização.