Os 6 primeiros exercícios de treino já foram postados neste mesmo STOA antes da P1.

Aqui acrescento outros, começando pelo número 7: ...

Ex7) Realize ensaios computacionais de Regressores, Reconhecedores e Auto-Encoders, conforme opções A, B e C do Exercício Projeto #2 ...:

EX7a) ... ensaie a sua proposta de regressor se no ExPrj#1 ensaiou a sua proposta de reconhecedor; ou ensaie a sua proposta reconhecedor de se no ExPrj#1 ensaiou a sua proposta de regressor (mais detalhes no próprio enunciado do ExPrj#2, na opção A)

Ex7b) ... ensaie um autoencoder para os X do problema ensaiado no seu ExPrj#1(mais detalhes no próprio enunciado do ExPrj#2, na opção B)

Ex7c) ... ensaie um autoencoder para os X no contexto de Reconhecimento de Faces (mais detalhes no próprio enunciado do ExPrj#2, na opção C)

Ex8) Prepare uma folha resumo (tamanho A4) com os conceitos e técnicas aprendidos desde a P1

Ex8b) Identifique e liste os 10 conceitos e métodos que considera os mais importantes, aprendidos desde o início do curso. Compare a sua lista com as listas de colegas e discuta com eles a razão das divergências maiores entre as listas comparadas. Faria mudanças na sua lista dos 10 após essa comparação? Porquê exatamente.

Ex8c) Para cada um dos 10 itens que você selecionou: explique da melhor forma possível tal conceito / método para alguém que não conheça, escrevendo em 1 ou dois parágrafos enriquecidos com a apresentação fórmulas e imagens e diagramas pertinentes. 

Ex9) Varie o número de nós na as rede neural ensaiada do ExPrj#1 e mostre num gráfico duplo como a aderência aos dados experimentais de treino e teste evolui com o aumento do numero de nós, monotonicamente no gráfico do conjunto de treino e não monotonicamente (com um vale) no caso do conjunto de teste.  


Última atualização: quinta-feira, 8 jun. 2017, 19:25