Inteligência artificial para o reconhecimento de locais turísticos

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dc.contributor.advisorBasile, Antonio Luiz
dc.contributor.authorCamilo, Bruno Severo
dc.contributor.authorPedroso, João Pedro Colafati
dc.contributor.authorSantos, Matheus Soares
dc.contributor.authorLima, Wanderson Bezerra de
dc.date.accessioned2022-12-12T12:09:32Z
dc.date.available2022-12-12T12:09:32Z
dc.date.issued2021-11-25
dc.description.abstractA inteligência artificial é um conceito que vem tornando-se cada vez mais recorrente nos dias de hoje. Um dos segmentos da inteligência artificial é a aprendizagem profunda, uma técnica baseada no aprendizado natural dos humanos: aprender pelo exemplo. Nesse contexto, as redes neurais convolucionais são algoritmos de aprendizado profundo que podem captar uma imagem de entrada, atribuir importância a seus aspectos e ser capaz de diferenciar um do outro. O estudo presente tem como objetivo propor um modelo para o reconhecimento de imagens de pontos turísticos do Brasil utilizando Redes Neurais Convolucionais a partir de imagens captadas por turistas.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31071
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.subjectaprendizagem profundapt_BR
dc.subjectredes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectpontos turísticospt_BR
dc.subjectreconhecimento de imagenspt_BR
dc.titleInteligência artificial para o reconhecimento de locais turísticospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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Bruno Severo Camilo, João Pedro Colafati Pedroso, Matheus Soares Santos , Wanderson Bezerra de Lima
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