Navegando por Autor "Câmara Neto, Vilson Rodrigues"
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Artigo Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados(Brazilian Journal of Development, 2020) Barros, Renata Pitta; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santos, Luana Fernandes dos; Câmara Neto, Vilson RodriguesOs altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programaçãoArtigo Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados(Brazilian Journal Of Development - Publicação Independente, 2020) Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Barros, Renata Pitta; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santos, Luana Fernandes dos; Câmara Neto, Vilson RodriguesOs altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programação.TCC Um sistema de reconhecimento facial escalável baseado em aprendizado profundo para aplicações em tempo real(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-07) Câmara Neto, Vilson Rodrigues; Araujo, Daniel Sabino Amorim de; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; http://lattes.cnpq.br/4574286984298109; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; Terrematte, Patrick Cesar Alves; http://lattes.cnpq.br/4283045850342312Este trabalho discute a crescente relevância dos sistemas de vigilância multicâmeras, enfatizando a necessidade de uma identificação eficaz de indivíduos. Os sistemas de reconhecimento facial proporcionam uma identificação e localização rápidas de pessoas, auxiliando na prevenção de incidentes. O reconhecimento facial, particularmente com o uso de técnicas de Aprendizado Profundo, emerge como uma solução promissora. Contudo, de safios como escalabilidade e resiliência ainda persistem. Propõe-se o uso de Bancos de Dados Vetoriais, implementando HNSW, para aprimorar a eficiência na etapa de correspondência de rostos. As etapas de processamento em torno dos modelos foram integradas aos próprios modelos, garantindo o processamento em lote de etapas anteriormente realizadas de maneira serial. Ferramentas de escalabilidade e monitoramento foram implementadas para assegurar a resiliência do sistema. O objetivo é desenvolver um sistema de reconhecimento facial eficiente, resiliente e de baixo custo, fundamentado em Aprendizado Profundo e computação distribuída. Este estudo apresenta uma estrutura que engloba conceitos, métodos de construção do sistema e resultados de testes. Os testes demonstraram que o aumento da demanda por ser resolvido por meio da escalabildade das etapas de processamento. Código e modelos estão disponíveis em .