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Sugestões de Trabalhos de IA

Há muitos problemas interessantes que podem ser solucionados com técnicas de IA e aprendizagem de máquina, alcançando desempenho notável. 

Problemas em Robótica

Podemos usar redes neurais, aprendizagem por reforço, algoritmos genéticos para:

  • Identificação de um robô móvel, manipulador ou humanóide 
  • Controle de robôs móveis, manipulador robótico ou humanóide
  • Aprendizagem de comportamentos robóticos por imitação

Recomenda-se usar o excelente simulador chamado V-Rep para os experimentos:
http://www.coppeliarobotics.com/

Problemas no Kaggle

A seguir, apresento problemas de aprendizagem obtidos do site kaggle.com que valem premiação em dinheiro para o(s) primeiro(s) colocado(s):

Deep learning / Deep neural networks (DNN)

As DNN são redes neurais caracterizadas por um grande número de camadas intermediárias ou ocultas. A cada camada de neurônios mais distante da camada de entrada, aprende-se conceitos mais abstratos baseado nas entradas da camada anterior. Dessa forma, a medida que mais camadas são adicionadas à rede neural, maior a complexidade de modelos que esta pode representar. Várias aplicações tem encontrado resultados do estado-da-arte com o uso das DNN:

  • Reconhecimento de Padrões em Imagens (naturais) (reconhecimento de face, etc.)
  • Processamento e reconhecimento de padrões em Música (ex.: reconhecimento do gênero da música a partir da análise do sinal sonoro)
  • Processamento de Linguagem Natural
  • Sistemas de Recomendação
  • etc

Tutoriais e conjunto de dados podem ser encontrados aqui:

http://deeplearning.net/datasets/

 

Contate-me para mais informações.