Programação
Calendário - sujeito a pequenos ajustes -, locais das aulas e forma de avaliação
Segundas-feiras 9:20-11:00
Terças-feiras 7:30-9:10
06/08 - Hae 1
07/08 - Hae 2
13/08 - Hae 3
14/08 - Hae 4
20/08 - Hae 5
21/08 - Hae 6
27/08 - Hae 7
28/08 - Hae 8
03/09 - Sem. Pátria
04/09 - Sem. Pátria
10/09 - Emílio 1
11/09 - Emílio 2
17/09 - Haverá aula (embora sem atividade p/ nota)
18/09 - Aula para consultas (sem atividade p/ nota)
24/09 -Semana das P1s- PSI3472 tem apenas P2
25/09 -Semana das P1s- PSI3472 tem apenas P2
01/10 - Emílio 3
02/10 - Emílio 4
08/10 - Emílio 5
09/10 - Emílio 6
15/10 - Emílio 7
16/10 -
Emílio 8Márcio 122/10 -
Márcio 1Márcio 223/10 -
Márcio 2Emílio 829/10 - Márcio 3
30/10 - Márcio 4
05/11 - Márcio 5
06/11 - Márcio 6
12/11 - Semana da P2 - Sim, há P2 de PSI3472!!
13/11 - Semana da P2 - Sim, há P2 de PSI3472!!
19/11 - Feriado
20/11 - Consciência Negra
26/11 - Semana da PSub (só com perda da P2 por razões médicas / luto / etc. documentadas - solicitar aprovação antecipada formalmente via secretaria)
27/11 - Semana da PSub (só com perda da P2 por razões médicas / luto / etc. documentadas - solicitar aprovação antecipada formalmente via secretaria)
A sala alocada para este curso é B2-09.As aulas do prof. Hae serão na sala C1-10 (sala de computadores).Cálculo da média final:Se (mínimo(MHae, MEmilio, MMarcio)>=3,0) então MF=(MHae+MEmilio+MMarcio)/3;Senão MF=mínimo(MHae, MEmilio, MMarcio);A avaliação do primeiro bloco (MHae) é baseada apenas nas atividades práticas desse bloco; A avaliação nos dois blocos seguintes (MEmilio e MMarcio) mescla notas de atividades práticas desses dois blocos e a nota da P2.Reserve já na sua agenda - 07/nov 4a feira 15 hs - os professores Emilio e Miguel do PSI - Departamento de Engenharia de Sistemas Eletrônicos da EPUSP - convidam a todos para palestra de Cientista Sênior da IBM Research AI: Deep Learning, Processamento de Voz e temas correlatos. Aqui vai informação importante sobre palestra aberta a todos interessados (compareça e divulgue) que nós teremos no anfiteatro da Engenharia Elétrica de EPUSP no dia 7 de novembro às 15 hs.
O PALESTRANTE: Dr. Edmilson da Silva Morais - Cientista Sênior na IBM Research AI
A PALESTRA: abordará temáticas em Deep Learning e Processamento Voz, tais como CTC (Connectionist Temporal Classification) no contexto de Reconhecimento de Fala e WaveNet (Neural Vocoder) no contexto de Geração/Síntese de Fala.
DATA E LOCAL: Nos vemos no dia 07/nov-15:00h na Elétrica da EPUSP, no anfiteatro!!
Divulgue!
Material do prof. Hae
As aulas do prof. Hae serão na sala de computadores C1-10. Para essas aulas, trazer um pendrive e um mouse (muitos mouses da sala estão com problemas). Ou então, traga o seu notebook com os programas (OpenCV+Cekeikon) instalados.
Site desta disciplina: http://www.lps.usp.br/hae/psi3472/index.html
Apostilas: http://www.lps.usp.br/hae/apostila/index.html
Software: http://www.lps.usp.br/hae/software/index.html
Site do professor: http://www.lps.usp.br/hae/
Email do professor: hae@lps.usp.br
Exercícios-programas do prof. Hae
Caros alunos que usam Windows:
1) Em Windows, programas que usam Tiny_dnn estão ficando MUITO lentos. Sugiro que façam os programas que usam tiny_dnn em Linux.
2) Wildcard ('zer*', 'one*') não funciona em Windows da mesma forma que em Linux. É necessário remover os apóstrofes antes de alimentar vsWildCard. Linux remove os apóstrofes automaticamente.
O professor irá corrigir este exercício pelo material entregue. Não precisa mostrar o programa funcionando ao professor/monitor. Não se esqueça de fazer a entrega conforme o enunciado (incluindo programas-fontes, relatório, rede.net). Este exercício vale peso 2 (o mesmo que exercícios de 2 aulas).
Temáticas em sistemas multissensores e fusão de informação - Prof Emilio
Exemplos de sistemas regressores e reconhecedores multivariados desenvolvidos em disciplinas de 5o ano em temáticas de sistemas eletrônicos inteligentes:
Sinais de Tempo - Atividades em sala (elaboração inicial) + Atividades com e-entregas - Tarefa PSI3472 em Sistemas Inteligentes em Sinais de Tempo - Prof Emilio
IMPORTANTE: Palestra de Cientista Senior da IBM em 07 de novembro em temas de Sinais de Tempo (voz) e Deep Learning:
Trabalhos citados em aula + contribuições de estudo e de ensaio computacional do PSI3472
=============== LINKS ÚTEIS/INTERESSANTES================
Exemplos de repositórios públicos com bases de dados empíricos em diversas áreas em que machine learning é importante:
=============== LINKS PARA TRABALHOS CITADOS================
Para visualizar à publicações que são pagas, é necessários realizar o acesso através da internet da PoliSemFio ou USPNet. Caso precise realizar o acesso fora da USP, é possível utilizar uma VPN.
=============== CONTRIBUIÇÕES DOS ALUNOS================
Exercicios Prof Marcio
- Exercicio AG Tarefa