Programação

  • Aula 12 março

    Prezados alunos,

    conforme discutido hoje em nosso primeiro encontro da disciplina teremos a discussão sobre o Aprendizado de Máquina e como tarefa para o encontro do dia 26 de março as 8:30h na Sala Marcílio Dias, vocês devem pesquisar os seguintes temas, como ponto de partida:

    1. O que é Aprendizado de Máquina?

    2. Onde esta abordagem pode ser aplicada em sua linha de pesquisa e na Genética e Melhoramento de Plantas?

    3. Como isto é feito? (ferramentas computacionais)

    - mineração de dados e reconhecimento de padrões

    - técnicas de aprendizagem 

    - validação e interpretação dos dados


    Visitem os links:

    https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/machine-learning.html#machine-learning-workings



    • Aula 26 março

      Prezados alunos,

      conforme agendado na aula de hoje foram apresentados os estudos sobre: 

      1. O que é Aprendizado de Máquina?

      2. Onde esta abordagem pode ser aplicada em sua linha de pesquisa e na Genética e Melhoramento de Plantas?

      3. Como isto é feito? (ferramentas computacionais).

      Encontrem em anexo o material disponibilizado pelos alunos.

      Para aula do dia 09 de abril de 2019, as 8:30h na Sala Marcílio Dias, teremos apresentações em duplas:

      1. Dados: como preparar/pré-rpprocessamento/necessidade computacional = Maria e Roberta

      2. Algorítmos = Mariana e Gustavo

      3. Treinamento do modelo candidato = Natália e Bruna

      4. Validação do modelo = Melina e Patrícia




    • Aula 09 Abril

      Na aula do dia 09 de abril de 2019 as duplas apresentaram os temas:

      1. Dados: como preparar/pré-rpprocessamento/necessidade computacional = Maria e Roberta

      2. Algorítmos = Mariana e Gustavo

      3. Treinamento do modelo candidato = Natália e Bruna

      4. Validação do modelo = Melina e Patrícia

      Estas apresentações serão disponibilizadas assim que recebidas.

      Para a próxima aula, a ser realizada no dia 30 de abril quatro artigos serão apresentados, sendo as novas duplas:

      1. Maiara e Patrícia

      2. Bruna e Roberta

      3. Gustavo e Melina

      4. Natália e Mariana




      • Aula 30 Abril

        Recomenda-se que todos alunos leiam os artigos escolhidos para apresentação no dia 30 de abril. Estes podem ser encontrados na pasta anexa.

        1. Maiara e Patrícia: Computer vision and machine learning for robust phenotyping in genome-wide studies 

        2. Bruna e Roberta: Machine Learning–Based Differential Network Analysis: A Study of Stress-Responsive  Transcriptomes in Arabidopsis

        3. Gustavo e Melina: Seed-per-pod estimation for plant breeding using deep learning

        4. Natália e Mariana: Machine Learning for High-Throughput Stress Phenotyping in Plants



      • Aula 14 Maio

        Nesta aula definiu-se as atividades para trabalho em duplas a ser apresentado no dia 11 de junho de 2019 a partir das 8:30h. 

        Duplas: (1) Gustavo  e Maiara, (2) Bruna e Melina, (3) Mariana e Patrícia e (4) Natália e Roberta.

        Com base no cenário do experimento de avaliação de resistência à mancha-bacteriana em tomateiro, o qual visitamos na última aula, apresente possíveis alternativas para as seguintes questões:


        1. Obtenção de imagens da planta inteira: Na forma de avaliação apresentada na última aula, são retiradas folhas sintomáticas para obtenção das imagens. Contudo, há um nível de informação que é perdido, devido ao fato das folhas mais jovens não serem avaliadas, não sendo possível quantificar o progresso de sintomas. Quais seriam as alternativas para otimizar a avaliação da planta como um todo, utilizando fenotipagem de alto rendimento?

        2. Foi obtida uma amostra de 3 folhas (uma folha de cada planta em cada um dos 3 blocos) sintomáticas de 5 diferentes linhagens de tomateiro. Cada genótipo apresenta folhas com tamanho, morfologia e percentual de área afetada com a doença diferentes. Com base nos procedimentos de processamento de imagens e conteúdos anotados nos estudos sobre aprendizagem de máquinas, discuta: a) Como a abordagem de aprendizagem de máquinas poderia seria ser utilizada para auxiliar para identificar as diferenças na morfologia das folhas e do impacto destas diferenças na morfologia sobre a avaliação da área afetada com o doença? b) Utilizando a amostra de imagens disponibilizada, use a apredizagem de máquinas para identificar padrões de imagens em relação à área foliar total e área afetada com doença.

        • Aula 11 Junho

          Nesta aula teremos as apresentações das duplas para o estudo de caso proposto para avaliação de resistência à mancha-bacteriana em tomateiro utilizando a abordagem de aprendizado de máquina.

          Os alunos deverão produzir um vídeo com no máximo 10 minutos sobre o tema da disciplina, ou seja, Aprendizado de máquina no Melhoramento de Plantas. Esta atividade deverá ser apresentada no dia 24 de junho de 2019 as 8:30h. 

          Em anexo encontrem o modelo da página de abertura do vídeo.

        • Aula 24 Junho

          Nesta aula o vídeo de conclusão da disciplina foi apresentado e encontra-se em anexo.

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