Kursthemen
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Caros alunos,
Os horários das aulas da disciplina PSI3501 - Processamento de Voz e Aprendizagem de Máquina são: segunda-feira das 16:50 às 18:30 e quarta-feira das 15:00 às 16:40. As aulas serão realizadas no mezanino da sala C1-05.
A disponibilização dos materiais e as entregas de atividades serão feitas através do e-Disciplinas. Pedimos que todos acessem periodicamente a plataforma.
Atenciosamente,
Profs. Miguel e Wesley
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Notas Aufgabe
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Caros alunos,
As apresentações finais ocorrerão nos dias 27 e 29 de novembro de 2023.
Peço que escolham o dia que pretendem apresentar na enquete abaixo. Para facilitar a organização, vocês podem optar pelas duas datas indicando que não possuem preferência de dia de apresentação.
A prova P2 será realizada no dia 04 de dezembro de 2023.
Dia 27/11 apresentarão:
Lua Nowacki Scavacini Santilli
Mario Guilherme Batista
Marcelo Antunes
Dia 29/11 apresentarão:
Anton Bulle Labate
Henrique Madruga Tavares
Guilherme Marques da Silva Nicolino
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Notas de prova Aufgabe
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Proj5 - Instruções Datei
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Proj4 - Orientações Datei
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Entrega do Proj4 Aufgabe
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Entrega do Proj3 com respectivas apresentações em 27/09/2023.
Ordem de apresentações
Luã, Mário, Henrique, Anton, Guilherme.
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Proj3 - Orientações Datei
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Entrega do Proj3 Aufgabe
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Proj2 - Orientações Datei
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Entrega do Proj2 Aufgabe
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Proj1 - Orientações Datei
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Entrega do Proj1 Aufgabe
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Apresentação Datei
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Representações e Modelos Datei
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Notebooks - Python e Librosa Datei
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Link para o Github da disciplina Link/URL
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Tarefa1 - Entrega 30/08/2023 Aufgabe
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Redes Neurais: Gradientes e Retropropagação Datei
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Método da Máxima Verossimilhança, Divergência de Kullback-Leibler com Desigualdade de Jensen Datei
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Redes Neurais Recorrentes: Estados, Gradientes e Retropropagação através do Tempo RNN: BPTT Datei
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Aprendizagem de sequências Datei
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PyTorch Notebooks Datei
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PyTorch - Slides Datei
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PyTorch - MLP Datei
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Quantizador de Linde-Buzo e Gray (LBG) e Agrupador k-means Datei
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Modelos de misturas de gaussianas (GMMs) Datei
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K-means - Notebook Datei
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GMM - Notebook Datei
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Modelos Gráficos Probabilisticos Datei
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Inferência Aproximada Datei
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0_RNN_Basics Datei
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1_RNN_Classification Datei
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2_RNN_Seq2Seq_Attention Datei
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3_Self_Attention Datei
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4_Transformers Datei
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CNN_Slides Datei
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CNN Datei
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Alinhamento Temporal Dinâmico (DTW): Reconhecimento de Voz por Alinhamento e Reconhecimento de Padrões Datei
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Modelos de Markov e Modelos Ocultos de Markov (HMM): Reconhecimento de Voz Datei
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Autoencoder_Slides Datei
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Autoencoder Datei
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Métodos dos núcleos – “Kernel methods” Datei
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