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dc.contributor.advisorZaghetto, Alexandre-
dc.contributor.authorSantos, Filipe Schulz dos-
dc.identifier.citationSANTOS, Filipe Schulz dos. Tutorial de transferência de estilo artístico como ferramenta didática de introdução ao deep learning na disciplina de Introdução ao processamento de imagens. 2018. 88 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.pt_BR
dc.description.abstractO crescimento sempre constante do poder de processamento computacional disponível à comunidade acadêmica tem tornado possível a utilização de modelos de deep learning em diversos domínios, entre eles a visão computacional e o processamento digital de imagens, e a presença crescente dessas tecnologias tanto em contextos aplicados quanto no dia-adia do cidadão comum tornam cada vez maior a necessidade de inclusão desse tópico no ensino acadêmico da área de processamento de imagens digitais. O objetivo do presente trabalho é propor um tutorial que apresente conceitos de Deep Learning por meio de uma aplicação expecí ca, de transferir o estilo artítistico de uma imagem para o conteúdo de outra, e que possa complementar o ensino da disciplina de Introdução ao Processamento de Imagens Digitais, visando enriquecer e expandir o aprendizado teórico obtido em sala de aula.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de imagens - técnicas digitaispt_BR
dc.subject.keywordAprendizado do computadorpt_BR
dc.titleTutorial de transferência de estilo artístico como ferramenta didática de introdução ao deep learning na disciplina de Introdução ao processamento de imagenspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Licenciaturapt_BR
dc.date.accessioned2019-06-07T12:09:01Z-
dc.date.available2019-06-07T12:09:01Z-
dc.date.submitted2018-07-13-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/22125-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1The constant growth of computational processing power available to the academic community has made possible the application of deep learning models to many domains, amongst them the computational vision and the digital image processing, and the growing presence of these technologies both in specific contexts and in the day-to-day life of the average person makes more important than ever the inclusion of this topic in the curriculum of digital image processing classes. The goal of this work is to propose a tutorial that presents Deep Learning concepts through a speci c application, that of transfering the artistic style of an image to the content of another, to be used within the Introduction to the Digital Image Processing discipline, seeking to complement and enrichen the classroom theoric learning.pt_BR
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