Matheus Costa de Oliveira

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Projetos de pesquisa

• 2020 - 2020

  Codificação de Imagens e Videos Baseada em Inteligência Artificial para Padrões Futuros., Descrição: As técnicas de codificação de imagem e vídeo mais recentes e promissoras envolvem o uso de redes neurais. Neste contexto, o projeto visa combinar e propor variações de arquiteturas com o objetivo de obter contribuições relevantes para a área de Codificação Neural.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Matheus Costa de Oliveira - Coordenador / Edson Mintsu Hung - Integrante.

• 2019 - 2020

  Métodos Híbridos para Análise de Imagens Médicas e Diagnóstico de Processos Patológicos., Descrição: Objetivo de utilizar técnicas avançadas de processamento de imagens e aprendizado de máquina para analisar imagens de ressonância magnética do cérebro. Pretende-se testar qual o efeito que a qualidade das imagens de ressonância magnética tem na acurácia, precisão e especificidade dos métodos de diagnóstico baseados em aprendizagem de máquina, sobretudo Deep Learning, especificamente no contexto de detecção de tumores cancerígenos no cérebro.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Matheus Costa de Oliveira - Integrante / Mylene Christine Queiroz de Farias - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

• 2019 - 2019

  Busca de Textos por Similaridade Utilizando Modelos de Deep Learning., Descrição: Projeto desenvolvido por meio do capítulo estudantil IEEE CIS UnB e apresentado na 1ª Conferência em Inteligência Artificial IEEE CIS. A ideia central consiste em utilizar uma representação vetorial gerada pelo codificador de um modelo de ?Deep Learning? para linguagem no intuito de obter os textos mais similares a partir de um dado texto. Os dados utilizados foram normas da ANEEL, de modo que o agrupamento de instruções normativas similares otimiza os processos de consultas e atualizações da legislação. Foi desenvolvido um aplicativo para Web que permite selecionar uma das normas da agência e, a partir do modelo de Deep Learning, listar as normas mais similares.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Matheus Costa de Oliveira - Coordenador.

• 2019 - 2019

  Busca de Textos por Similaridade Utilizando Modelos de Deep Learning., Descrição: Projeto desenvolvido por meio do capítulo estudantil IEEE CIS UnB e apresentado na 1ª Conferência em Inteligência Artificial IEEE CIS. A ideia central consiste em utilizar uma representação vetorial gerada pelo codificador de um modelo de ?Deep Learning? para linguagem no intuito de obter os textos mais similares a partir de um dado texto. Os dados utilizados foram normas da ANEEL, de modo que o agrupamento de instruções normativas similares otimiza os processos de consultas e atualizações da legislação. Foi desenvolvido um aplicativo para Web que permite selecionar uma das normas da agência e, a partir do modelo de Deep Learning, listar as normas mais similares.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Matheus Costa de Oliveira - Coordenador / Thiago Dantas de Moraes Almeida - Integrante.