PPGCCM PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Telefone/Ramal: Não informado http://propg.ufabc.edu.br/ppgccm

Banca de QUALIFICAÇÃO: HENRIQUE LUIZ VONI GIULIANI

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : HENRIQUE LUIZ VONI GIULIANI
DATA : 25/11/2020
HORA: 14:00
LOCAL: por participação remota
TÍTULO:

Aprendizado de Máquina Baseado em Comitê de Máquinas Aplicado a Interfaces Cérebro-Computador


PÁGINAS: 60
RESUMO:

Em aprendizado de máquina, o uso das Redes Neurais Artificiais (RNAs) vem se destacando pelos expressivos resultados alcançados em problemas antes não passı́veis de serem resolvidos apenas com programação clássica e que, de certa forma, exigiam alguma interação com especialistas. O enorme potencial das RNAs é principalmente atribuı́do à sua plasticidade e à não linearidade que possui, permitindo sua adaptação a diversos contextos e aos diferentes nı́veis de complexidade.

A ampla gama de problemas tratáveis pelo aprendizado de máquina contribuiu para a emergência de diversas estruturas de RNAs capazes de exibir caracterı́sticas distintas, sendo, muitas vezes, direcionadas a conjuntos/padrões de entrada dotados de certas particularidades. No entanto, para tratar problemas cada vez mais complexos, surgiu a necessidade de combinar o poder de ação de mais de um tipo de RNA, o que foi alcançado através dos Comitês de Máquinas. Nesse caso, cada máquina atua como um especialista cuja saı́da é combinada à dos demais para se chegar a um consenso, o que permite aumentar o poder de atuação das redes. Tal abordagem abre um horizonte de possı́veis novas aplicações a serem exploradas. Este é o caso, por exemplo, das interfaces cérebro-computador (BCI, do inglês Brain-Computer Interfaces), em que deseja-se tomar ações a partir de comandos acionados por padrões de pensamento. A variabilidade de padrões de pensamento, bem como a variabilidade observada entre usuários, tornam a concepção de um sistema multiusuário bastante desafiadora. O presente trabalho insere-se justamente nesse âmbito, com o objetivo de utilizar um comitê de máquinas (composto por redes neurais de diferentes estruturas) a fim de se obter um sistema BCI multi-usuário robusto. Vislumbra-se ainda, alcançar novo entendimento sobre a relação dos padrões de pensamento em diferentes usuários.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 3008017 - DENIS GUSTAVO FANTINATO
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 2376122 - THIAGO FERREIRA COVOES
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 2334927 - ANDRE KAZUO TAKAHATA
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 1544392 - ALINE DE OLIVEIRA NEVES PANAZIO
Notícia cadastrada em: 23/09/2020 19:46
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