Programação
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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 Tarefa
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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 Tarefa
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Proj5 - Instruções Arquivo
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Proj4 - Orientações Arquivo
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Entrega do Proj4 Tarefa
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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 Arquivo
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Entrega do Proj3 Tarefa
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Proj2 - Orientações Arquivo
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Entrega do Proj2 Tarefa
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Proj1 - Orientações Arquivo
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Entrega do Proj1 Tarefa
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Apresentação Arquivo
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Representações e Modelos Arquivo
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Notebooks - Python e Librosa Arquivo
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Link para o Github da disciplina URL
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Tarefa1 - Entrega 30/08/2023
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Redes Neurais: Gradientes e Retropropagação Arquivo
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Método da Máxima Verossimilhança, Divergência de Kullback-Leibler com Desigualdade de Jensen Arquivo
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Redes Neurais Recorrentes: Estados, Gradientes e Retropropagação através do Tempo RNN: BPTT Arquivo
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Aprendizagem de sequências Arquivo
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PyTorch Notebooks Arquivo
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PyTorch - Slides Arquivo
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PyTorch - MLP Arquivo
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Quantizador de Linde-Buzo e Gray (LBG) e Agrupador k-means Arquivo
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Modelos de misturas de gaussianas (GMMs) Arquivo
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K-means - Notebook Arquivo
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GMM - Notebook Arquivo
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Modelos Gráficos Probabilisticos Arquivo
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Inferência Aproximada Arquivo
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0_RNN_Basics Arquivo
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1_RNN_Classification Arquivo
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2_RNN_Seq2Seq_Attention Arquivo
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3_Self_Attention Arquivo
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4_Transformers Arquivo
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CNN_Slides Arquivo
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CNN Arquivo
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Alinhamento Temporal Dinâmico (DTW): Reconhecimento de Voz por Alinhamento e Reconhecimento de Padrões Arquivo
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Modelos de Markov e Modelos Ocultos de Markov (HMM): Reconhecimento de Voz Arquivo
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Autoencoder_Slides Arquivo
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Autoencoder Arquivo
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Métodos dos núcleos – “Kernel methods” Arquivo
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