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As tecnologias estão cada vez mais integradas em nosso cotidiano, e por conseguinte, o
uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) é cada vez maior,
inclusive para a detecção de objetos. Portanto, é importante que os estudantes de ensino médio
compreendam essas tecnologias, para que os mesmos possam usá-las e desenvolvê-las de forma
responsável e ética. Neste contexto educacional, a camada visual ODIN surge com o intuito de
oferecer um ambiente visual para o desenvolvimento de modelos de detecção de objetos dentro de
um Jupyter Notebook rodando no Google Colab. Porém, o ODIN é uma ferramenta que ainda
carece de algumas funcionalidades. Assim, o objetivo geral deste trabalho é desenvolver um modelo
de aprendizagem de ML voltado à detecção de objetos no ensino médio, evoluindo a camada visual
ODIN. A versão atualizada do ODIN implementa novas funcionalidades de importação de imagens
rotuladas, exportação do modelo treinado, utiliza algoritmos mais recentes de treinamento de
modelo e apresenta os resultados de treinamento e predição do modelo de forma amigável ao
público alvo, além de melhorias gerais de interface e estabilidade do sistema. Este trabalho também
atualiza o curso “Detecção de Objetos - use - ODIN” com base nas evoluções apresentadas. Com
este trabalho espera-se entregar uma solução completa de ensino de detecção de objetos para
estudantes do ensino médio para popularizar este conhecimento já nas escolas brasileiras. |
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