Projetos ativos
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● Aprendizado de Máquinas
Coordenador: Prof. Saulo Moraes Villela
Resumo
Aprendizado de Máquinas onde um dos principais focos é solucionar problemas intuitivos. Este tipo de solução permite o aprendizado a partir de experiências anteriores e a compreensão em termos de uma hierarquia de conceitos, no qual os conceitos mais complexos são definidos e compreendidos em termos de sua relação com conceitos mais simples. Esse projeto tem como objetivo estudar os principais conceitos e técnicas de Deep Learning e aplicá-los na solução de problemas.
Participantes: Eduardo Vieira Marques Pereira do Valle
● Jogos Aplicados ao Ensino de Computação
Coordenador: Prof. Marcelo Caniato Renhe
Resumo
O objetivo deste projeto é estudar e desenvolver meios para o uso de jogos no apoio ao ensino de disciplinas básicas de computação. A ideia é contribuir para que os alunos tenham um melhor aproveitamento nestas disciplinas, que são fundamentais para a formação do profissional de computação, mas ainda apresentam um alto grau de retenção.
Participantes: André Luiz Vasconcelos Ferreira
● Métodos para recomendação automática de conteúdo educacional
Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Resumo
Com a popularização da educação online, a relação entre professores e alunos se modificou e diversas questões começam a surgir. Dentre os desafios que esse novo meio educacional trouxe, está a dificuldade de moldar práticas, métodos e materiais para atender as necessidades de um certo indivíduo, ao invés realizar atribuições idênticas para um grupo heterogêneo. Neste projeto, iremos explorar abordagens automatizadas para apoiar o ensino mais individualizado em plataformas de ensino online. O aluno irá conhecer sobre técnicas mais comuns utilizadas em sistemas de recomendação de conteúdo, ferramentas para extração de informação em textos e vídeos e diversas tecnologias atuais na área de computação.
Participantes: André Ferreira Martins
● Avaliação de grande volume de dados e comportamento anômalo em redes de computadores
Coordenador: Prof. Heder Soares Bernardino e Prof. Alex Borges
Resumo
Redes de computadores podem sofrer ataques e estes comprometem a segurança do ambiente e prejudicam o seu desempenho. Estes ataques podem gerar prejuízos tanto aos usuários, quanto às próprias organizações. Portanto, o estudo e desenvolvimento de técnicas destinadas à detecção desse tipo de situação é importante, principalmente no caso da grande dependência que as organizações estão atualmente de infraestruturas de acesso à rede mundial de computadores. Uma forma de resolver esse problema é detectar o agente malicioso e limitar suas ações. Dentre as abordagens para detecção desses invasores, pode-se trabalhar com Sistemas Detectores de Intrusões de Rede, que analisam o tráfego para identificar invasores ou agentes maliciosos. O uso de técnicas de aprendizado de máquina para esse tipo de análise faz-se então necessária. Pretende-se nesse projeto estudar métodos de aprendizado de máquina para, a partir de análise de dados coletados em redes reais, desenvolver novas estratégias de detecção de intrusos em redes.
Participantes: Julia Almeida Valadares e Vinícius Carlos de Oliveira
● Big Data e Programação Matemática
Coordenador: Prof. Lorenza Leão Oliveira Moreno
Resumo
Um problema recorrente em vários campos de aplicação é a extração de conhecimento de grandes bases de dados. Para identificar padrões e relações em tais bases, a mineração de dados combina técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial, estatística, otimização e banco de dados. A programação matemática pode ser utilizada em várias aplicações neste contexto, como, por exemplo, em problemas de clusterização em que os dados são separados em grupos ou clusters de acordo com um critério de similaridade. Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de programação inteira e otimização combinatória para o problema de clusterização em grandes bases de dados.
Participantes: Vinicius Alberto Alves da Silva
● Gamificação no ensino de Engenharia de Software
Coordenador: Profª. Alessandreia Marta de Oliveira
Resumo
Este projeto visa prover suporte ao diff e merge de documentos XML considerando a semântica das modificações efetuadas entre as revisões. Para tal, as modificações sintáticas granulares em atributos e elementos são analisadas por meio de regras de inferência. Essa análise identifica conjuntos de modificações sintáticas que compõem modificações semânticas. Portanto, a proposta deste projeto consiste na utilização das mudanças sintáticas entre versões de um documento XML como meio para inferir a razão real das mudanças e apoiar o processo de diff e merge semântico.
Participantes: Matheus Brinati Altomar e Felipe Terrana Cazetta
● Algoritmos eficientes para problemas de otimização relacionados a área de Logística Verde.
Coordenador: Prof. Stênio Sã Rosário Furtado Soares
Resumo
A área de logística está relacionada ao ambiente produtivo e trata do projeto e desenvolvimento de soluções com foco no uso eficiente dos recursos. Com a crescente preocupação com aspectos relacionados à preservação do meio ambiente, muitas vezes por força de uma forte legislação governamental, uma preocupação dos pesquisadores da área é incorporar aos problemas tradicionais do setor produtivo, restrições que visam a redução do impacto nocivo da atividade logística para a comunidade e o meio ambiente, o que define a área de Logística Verde (ou eco-logística) como um novo paradigma no processo de tomada de decisão. Neste contexto, o objetivo deste projeto é, a partir do estudo sobre o uso de técnicas de Inteligência Computacional, desenvolver soluções eficientes aplicadas à Logística Verde.
Participantes: Edson Lopes da Silva Júnior
● Diff semântico de documentos XML
Coordenador: Profª. Alessandreia Marta de Oliveira
Resumo
O XML é um formato amplamente utilizado para armazenamento de dados. Ao longo do tempo, uma base de dados pode sofrer diversas alterações, o que gera diferentes versões de um mesmo documento XML. O projeto consiste em analisar as diferenças semânticas(diff semântico) que ocorrem nos documentos.
Participantes: Felipe Terrana Cazetta
● Sistemas de Recomendação sensíveis ao contexto: Cooperação fog-cloud
Coordenador: Prof. Victor Stroële e Mário Dantas
Resumo
Os Sistemas de Recomendação filtram recursos e os apresentam aos usuários considerando o perfil e contexto dos mesmo. Em geral, esses sistemas buscam por recursos na nuvem e, com isso, dependem de uma infraestrutura que suporte essas consultas. Neste sentido, os usuários podem não ter acesso a determinados recursos em função de limitações de contexto. Este projeto tem por objetivo recomendar recursos que sejam viáveis para o dispositivo e o ambiente de acesso do usuário. Para tal, a solução adota uma arquitetura de sistemas e bancos de dados distribuídos considerando os paradigmas computacionais Cloud, e Fog.
Participantes: Wagno Leão Sergio
● Realidade aumentada aplicada à saúde
Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Resumo
Este projeto tem por objetivo pesquisar e desenvolver uma arquitetura baseada em realidade aumentada para reabilitação. A arquitetura deve possibilitar a individualização do tratamento de reabilitação de pacientes acometidos por diversas patologias e acompanhamento virtual do fisioterapeuta responsável. O sistema proposto poderá ser utilizado em clínicas ou à domicílio, uma vez que será automatizado, fazendo uso de elementos gráficos que serão sobrepostos à imagem do paciente ao realizar exercícios.
Este projeto será desenvolvido em parceria com alunos do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFJF e de profissionais da área de fisioterapia da UFRJ.
Participantes: Lucas Diniz da Costa
● Detecção de fogo em imagens
Coordenador: Prof. Saulo Moraes Villela
Resumo
Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na detecção de fogo em imagens.
Participantes: Eduardo Vieira Marques Pereira do Valle
● Caixeiro Viajante Clusterizado com Tabu
Coordenador: Profª. Lorenza Leão Oliveira Moreno, Profª. Luciana Brugiolo Gonçalves e Prof. Stênio Sã Rosário Furtado Soares
Resumo
Aplicação de técnicas de programação matemática no problema do Caixeiro Viajante Clusterizado com Tabu.
Participantes: Vinicius Alberto Alves da Silva e Edson Lopes da Silva Junior
Minicursos
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● Introdução ao Git – Git Crash Course
06/04/2019 – GETUpdate – Universidade Federal de Juiz de Fora (4 horas). Ministrado por Pedro Mello
● Introdução ao Linux: Desvendando o Pinguim
29/06/2019 – GETUpdate – Universidade Federal de Juiz de Fora (4 horas). Ministrado por Vinicius Alberto Alves da Silva
Palestras
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Participação em Eventos
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● XVIII Inter PET-GET 28/09/2019 – Faculdade de Engenharia, Universidade Federal de Juiz de Fora.
Participantes:
Todos os membros do Grupo de Educação Tutorial do Curso de Ciência da Computação(GETComp).
● Apoio à XXII Semana de Computação da UFJF 20-23/10/2019 – Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).
Participantes:
Todos os membros do Grupo de Educação Tutorial do Curso de Ciência da Computação(GETComp).
● SudestePET 2019 – UFRRJ.
Participantes:
André Luiz Vasconcelos Ferreira e Eduardo Marques Pereira do Valle.
Eventos organizados
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● VIII GETMeeting
(04 e 06 de maio – Universidade Federal de Juiz de Fora)
O GETMeeting é um evento organizado pelo Grupo de Educação Tutorial do curso de Ciência da Computação (GETComp) voltado para os alunos do Departamento de Ciência da Computação e áreas afins da UFJF e é aberto para a participação de pessoas interessadas em tecnologia. O evento é constituído de minicursos a serem ministrados por alunos do curso de Ciência da Computação além da apresentação de trabalhos no Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação, palestras e mesa redonda.
● GETUpdate
(Contínuo – Universidade Federal de Juiz de Fora)
O GETUpdate é um evento de caráter contínuo onde alunos ou ex-alunos do DCC ministram minicursos voltados para a atualização dos demais discentes na área de computação, realizado na última semana de cada mês, preferencialmente na sexta e/ou no sábado.
Produções Bibliográficas
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Outros Projetos
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● Página GETCOMP no Facebook
Status: atualização permanente
Resumo
A página do Facebook do grupo foi criada para divulgação do GETComp e suas atividades.
● GETCode
Status:Em andamento
Resumo
Projeto que visa incentivar a participação dos alunos de computação em maratonas de programação, além de promover a prática de programação deles. O projeto consiste em dar aulas semanais que abordam técnicas usadas em maratonas de programação e que promovem exercícios para treinar seus participantes.
Visitas Técnicas
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