Mudanças entre as edições de "Material SSC0715 2019(fosorio)"
De CoteiaWiki
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| − | <li> AULA 01 (01/08) - [https://drive.google.com/drive/folders/1i4fe7Q4CtbOFNuZH9XSlcpRKHBqWOHlD?usp=sharing SLIDES Aqui] - Apresentação da Disciplina </li> | + | <li> AULA 01 (01/08) - [https://drive.google.com/drive/folders/1i4fe7Q4CtbOFNuZH9XSlcpRKHBqWOHlD?usp=sharing SLIDES Aqui (Aula01)] - Apresentação da Disciplina </li> |
| − | <li> AULA 02 (08/08) - [https://drive.google.com/drive/folders/1i4fe7Q4CtbOFNuZH9XSlcpRKHBqWOHlD?usp=sharing SLIDES Aqui] - Introdução ao Aprendizado de Máquina / Conceitos de I.A. <br> | + | <li> AULA 02 (08/08) - [https://drive.google.com/drive/folders/1i4fe7Q4CtbOFNuZH9XSlcpRKHBqWOHlD?usp=sharing SLIDES Aqui (Aula02)] - Introdução ao Aprendizado de Máquina / Conceitos de I.A. <br> |
Leitura complementar - [http://dcm.ffclrp.usp.br/~augusto/publications/2003-sistemas-inteligentes-cap4.pdf Cap.4 do Livro Sistemas Inteligentes] (Ler p/prox. aula) <br> | Leitura complementar - [http://dcm.ffclrp.usp.br/~augusto/publications/2003-sistemas-inteligentes-cap4.pdf Cap.4 do Livro Sistemas Inteligentes] (Ler p/prox. aula) <br> | ||
Ferramentas de Machine Learning: [http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka] - [https://en.wikipedia.org/wiki/C4.5_algorithm C4.5] - Redes Neurais (Sharky NN, FANN, SNNS(old), JavaNNS(old) e <b>TensorFlow</b>) </li> | Ferramentas de Machine Learning: [http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka] - [https://en.wikipedia.org/wiki/C4.5_algorithm C4.5] - Redes Neurais (Sharky NN, FANN, SNNS(old), JavaNNS(old) e <b>TensorFlow</b>) </li> | ||
| + | <li> AULA 03 (22/08) - [https://drive.google.com/drive/folders/1i4fe7Q4CtbOFNuZH9XSlcpRKHBqWOHlD?usp=sharing SLIDES Aqui (Aula03)] - Machine Learning: Redes Neurais Artificiais <br> | ||
| + | Leitura complementar - [http://osorio.wait4.org/SSC0715/books/ Livros E-Books] (Usuários da "usp", convidados "guest") <br> | ||
| + | Sugestões de Leitura (e-books): Deep_Learning_with_Tensorflow, Neural_Network_Programming_with_Java, Practical Machine Learning (PacktPub) <br> | ||
| + | Sites: [https://www.python-course.eu/neural_networks_with_python_numpy.php MLP ANN with Python] [https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html OpenCV MLP e DL] | ||
| + | Simulador Neural: [http://sharktime.com/us_SharkyNeuralNetwork.html Sharky NN] - [http://playground.tensorflow.org/ Playground NeuralNets] - [http://leenissen.dk/fann/ FANN] - [http://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/neural_networks.html OpenCV ANN] - [https://www.mathworks.com/products/neural-network.html Neural ToolBox Matlab] <br> | ||
| + | Reconhecimento de Gestos (Neural): [http://osorio.wait4.org/SSC0715/2012/rec-padroes/software/ ReccognizeIt - "Zorro"] [http://osorio.wait4.org/oldsite/NeuralSignX/nsx.html Assinaturas1] [https://doi.org/10.1109/IJCNN.2006.247206 Assinaturas2] </li> | ||
Edição das 01h57min de 29 de agosto de 2019
SSC0715 - Sensores Inteligentes (Enfase: Robótica) - 2019
Prof. Fernando Santos OSÓRIO
Estagiário PAE - Diego Bruno (Doutorando LRM/ICMC)
ICMC - SSC
ARQUIVOS 2019: Slides e Informações das Aulas Todos arquivos da pasta
- AULA 01 (01/08) - SLIDES Aqui (Aula01) - Apresentação da Disciplina
- AULA 02 (08/08) - SLIDES Aqui (Aula02) - Introdução ao Aprendizado de Máquina / Conceitos de I.A.
Leitura complementar - Cap.4 do Livro Sistemas Inteligentes (Ler p/prox. aula)
Ferramentas de Machine Learning: Weka - C4.5 - Redes Neurais (Sharky NN, FANN, SNNS(old), JavaNNS(old) e TensorFlow) - AULA 03 (22/08) - SLIDES Aqui (Aula03) - Machine Learning: Redes Neurais Artificiais
Leitura complementar - Livros E-Books (Usuários da "usp", convidados "guest")
Sugestões de Leitura (e-books): Deep_Learning_with_Tensorflow, Neural_Network_Programming_with_Java, Practical Machine Learning (PacktPub)
Sites: MLP ANN with Python OpenCV MLP e DL Simulador Neural: Sharky NN - Playground NeuralNets - FANN - OpenCV ANN - Neural ToolBox Matlab
Reconhecimento de Gestos (Neural): ReccognizeIt - "Zorro" Assinaturas1 Assinaturas2
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- Material sobre o SIMULADOR V-REP
- AULA 01 (06/08) - Apresentação da Disciplina
- AULA 02 (13/08) - Visão Computacional: OpenCV + V-REP
- AULA 03 (20/08) - SEMCOMP
- AULA 04 (27/08) - Visão Computacional: Point Clouds, Depth, RGD-D (WebGL) e BGS (Back-Ground Subtraction)
- AULA 05 (03/09) - Kinect: Preparação de Dados para Segmentação
Exercício para a próxima aula: Realizar a extração do "objeto de interesse" em relação ao fundo.
Os dados estão na pasta Kinect-II - Ver Leia-Exercicio.txt - AULA 06 (10/09) - Semana da Pátria (SEM AULA)
- AULA 07 (17/09) - Redes Neurais Artificias (SNNS, JavaNNS, RecognizeIt)
JavaNNS Passo a Passo
Arquivos JavaNNS (Simulador Neural)
Recognize-it (Reconhecedor de gestos/mouse) - AULA 08 (24/09) - Coleta de dados para o Trabalho TP01
Dados - Disponíveis neste link - Ver Leia-Trabalho-TP01.txt - AULA 09 e AULA 10 - Desenvolvimento do TP01 (Tusca / Paralisação)
- AULA 11 (22/10) - Definição do Trabalho Final TF (TP02)
Propostas de Trabalhos - Dados Kinect Face
- Dados Kinect Giro 360 graus
- Dados Kinect Touch Screen
- Dados Kinect Mesa
MATERIAL COMPLEMENTAR 2015: Disponível AQUI
ARQUIVOS 2014: Slides e Informações das Aulas
- AULA 01 (07/08) - Arquivo:SSC0715-Aula01-2014-2spp.pdf - Apresentação da Disciplina ( Arquivos Aula01)
- AULA 02 (14/08) - OpenCV: [http://osorio.wait4.org/SSC0715/2013/Aula02/ Arquivos Aula02
ARQUIVOS 2013: Slides e Informações das Aulas
- AULA 01 (05/08) - Arquivo:SSC0715-Aula01-2013-2spp.pdf - Apresentação da Disciplina ( Arquivos Aula01)
- AULA 02 (12/08) - OpenCV: Arquivos Aula02
- AULA 03 (19/08) - OpenCV: Arquivos Aula03
- AULA 04 (26/08) - OpenCV: Arquivos Aula04 - Arquivo:SSC0715-Aula04-ExPratico.txt Exercício Prático
- AULA 05 (09/09) - Redes Neurais Artificias (SNNS, JavaNNS, RecognizeIt)
JavaNNS Passo a Passo
Arquivos JavaNNS (Simulador Neural)
Recognize-it (Reconhecedor de gestos/mouse) - AULA 06 (16/09) - Reconhecendo Gestos com o Kinect: Gestos Gravados
- AULA 07 (23/09) - Criando arquivos para uso no JavaNNS: Patterns(pat) e Network(net) Arquivos JavaNNS
ARQUIVOS 2012: Slides e Informações das Aulas
- AULA 01 (30/07) - Apresentação da Disciplina (ver cronograma)
- AULA 02 (06/08) - Processamento de Imagens: OpenCV
- AULA 03 (13/08) - Resumo da Aula03 - Processamento de Imagens: Segmentação, Tracking
- AULA 04 (20/08) - Kinect I: Percepção 3D
- AULA 05 (27/08) - Kinect II: Percepção 3D, VRML, Kinect-Capture, Video Stream
- AULA ** (03/09) - Semana da Pátria (Sem aulas)
- AULA 06 (10/09) - Kinect III: Subtração de BackGround (Softwares: FreeMat, PixelMath, ImageJ) - Dados Capturados do Kinect
- AULA 07 (17/09) - Kinect IV: WebGL (.asc), Video Stream do Kinect (server/client, server16/client16)
WebGL Viewer - WebGl Kinect ASC Data - WebGL Software
- Material Complementar das Aulas (2013)
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