Made available in DSpace on 2016-04-18T21:39:46Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Fabiano Rodrigues Ferreira1.pdf: 1311600 bytes, checksum: 0965dfbc230f89f36675c671139868c2 (MD5) Fabiano Rodrigues Ferreira2.pdf: 3285153 bytes, checksum: a89026ec6080ef90e4d32d6b1d3ecf78 (MD5) Fabiano Rodrigues Ferreira3.pdf: 3363149 bytes, checksum: 1aeb3cbfdd346437db3d3527f88d4d81 (MD5) Previous issue date: 2008-02-29 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Brazilian educational scenario suffers from the lack of incentive to a musical apprenticeship that leads students to reflect about their own reality. Due to the actual hegemonic politics, educational processes, in general, are characterized by diminishing student s potential for reflection, in a society that priorizes a strict technicist teaching, as contemporary society is. As a result, students are often not able to stablish relationships between what was learned and their own lives. Thus, it is necessary to have some mechanisms that could help the adaptation to student s cultural context, leading to a meaningful ethnic learning. Learning objects concept can be understood as examples of technological resources that appear in a way to organize and structure digital educational data. Such concept, althought is a new paradigm into educational ambit, has been widely used on educational systems by constant & crescent deliver of learning objects by Internet. In this way, this work focuses an adaptive learning object architecture, applied to the learning process of Brazilian musical rhythms, as an example. Such objects are dynamically retrieved from repositories through techniques based on self-organizing maps. Objects are selected in order to create learning resources adequate to some desirable adaptivity factor, as previous knowledge, learning styles or cultural aspects. / O cenário educacional brasileiro sofre com a falta de incentivo a um aprendizado musical que realmente faça o educando refletir sobre sua realidade. Devido à política hegemônica atual, os processos educativos, em geral, estão imersos numa alienação descontextualizante e no assistencialismo. O poder de pensamento e reflexão do educando acaba diminuindo consideravelmente numa sociedade que preza mais pelo ensino puramente tecnicista do que pelo incentivo à reflexão, como é o caso da sociedade contemporânea. O resultado disso acaba sendo uma inorganicidade educacional que faz com que o aluno não faça relação daquilo que aprendeu com sua própria vida. Torna-se necessário, portanto, estabelecer mecanismos que auxiliem a adaptação ao contexto cultural do mesmo, levando a uma etnoaprendizagem significativa e contextualizada. Entendem-se os objetos de aprendizagem como exemplos de recursos tecnológicos que surgiram como forma de organizar e estruturar materiais educacionais digitais. Tal conceito, embora seja um paradigma novo no âmbito da educação tem sido amplamente utilizado nos sistemas educacionais atuais através da constante e crescente disponibilização dos mesmos pela Internet. Dessa forma, este trabalho enfoca uma arquitetura de objetos de aprendizagem digitais adaptativos com uma aplicação no processo de aprendizagem de ritmos musicais brasileiros, como exemplo de utilização. Tais objetos são dinamicamente recuperados a partir de repositórios, através de técnicas baseadas em mapas auto-organizáveis. Objetos são selecionados de maneira a criar recursos de aprendizagem que sejam adequados a algum fator de adaptabilidade desejável para o contexto, como conhecimentos prévios, estilos de aprendizagem ou aspectos culturais.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-30T17:44:26Z No. of bitstreams: 1 anamaradeoliveirafigueiredo.pdf: 5190215 bytes, checksum: f9ec4e5f37ac1ca446fcef9ac91c1fb5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-01T11:48:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 anamaradeoliveirafigueiredo.pdf: 5190215 bytes, checksum: f9ec4e5f37ac1ca446fcef9ac91c1fb5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T11:48:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 anamaradeoliveirafigueiredo.pdf: 5190215 bytes, checksum: f9ec4e5f37ac1ca446fcef9ac91c1fb5 (MD5) Previous issue date: 2015-09-10 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O reconhecimento de ações humanas é um problema desafiador em visão computacional que tem potenciais áreas de aplicações. Para descrever o principal movimento do vídeo um novo descritor de movimento é proposto neste trabalho. Este trabalho combina dois métodos para estimar o movimento entre as imagens: casamento de blocos e de gradiente de intensidade de brilho da imagem. Neste trabalho usa-se um algoritmo de casamento de blocos de tamanho variável para extrair vetores de deslocamento, os quais contém a informação de movimento. Estes vetores são computados em uma sequência de frames obtendo a trajetória do bloco, que possui a informação temporal. Os vetores obtidos através do casamento de blocos são usados para clusterizar as trajetórias esparsas de acordo com a forma. O método proposto computa essa informação para obter tensores de orientação e gerar o descritor final. Este descritor é chamado de autodescritor porque depende apenas do vídeo de entrada. O tensor usado como descritor global é avaliado através da classificação dos vídeos das bases de dados KTH, UCF11 e Hollywood2 com o classificador não linear SVM. Os resultados indicam que este método de trajetórias esparsas é competitivo comparado ao já conhecido método de trajetórias densas, usando tensores de orientação, além de requerer menos esforço computacional. / Human action recognition is a challenging problem in Computer Vision which has many potential applications. In order to describe the main movement of the video a new motion descriptor is proposed in this work. We combine two methods for estimating the motion between frames: block matching and brightness gradient of image. In this work we use a variable size block matching algorithm to extract displacement vectors as a motion information. The cross product between the block matching vector and the gra dient is used to obtain the displacement vectors. These vectors are computed in a frame sequence, obtaining the block trajectory which contains the temporal information. The block matching vectors are also used to cluster the sparse trajectories according to their shape. The proposed method computes this information to obtain orientation tensors and to generate the final descriptor. It is called self-descriptor because it depends only on the input video. The global tensor descriptor is evaluated by classification of KTH, UCF11 and Hollywood2 video datasets with a non-linear SVM classifier. Results indicate that our sparse trajectories method is competitive in comparison to the well known dense tra jectories approach, using orientation tensors, besides requiring less computational effort.

Submitted by Carlos Eduardo Guidi (caduguidi@gmail.com) on 2018-06-11T20:21:42Z No. of bitstreams: 1 TA_CarlosEGGuidi_Junho18_vFinal.pdf: 1059734 bytes, checksum: 469d5ecca9b8556a88fcad98d932cc72 (MD5) / Approved for entry into archive by Simone de Andrade Lopes Pires (simone.lopes@fgv.br) on 2018-06-11T23:14:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TA_CarlosEGGuidi_Junho18_vFinal.pdf: 1059734 bytes, checksum: 469d5ecca9b8556a88fcad98d932cc72 (MD5) / Approved for entry into archive by Isabele Garcia (isabele.garcia@fgv.br) on 2018-06-12T19:27:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TA_CarlosEGGuidi_Junho18_vFinal.pdf: 1059734 bytes, checksum: 469d5ecca9b8556a88fcad98d932cc72 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-12T19:27:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TA_CarlosEGGuidi_Junho18_vFinal.pdf: 1059734 bytes, checksum: 469d5ecca9b8556a88fcad98d932cc72 (MD5) Previous issue date: 2018-06 / O mercado de crédito brasileiro vem atraindo, nos últimos anos, diversos novos entrantes, amplificando a concorrência e impulsionando a busca por fatores que proporcionem mais competitividade. A empresa que almeja ter sucesso nesse mercado deve possuir as competências necessárias para identificar tendências, superar os concorrentes e aproveitar as oportunidades decorrentes das transformações do setor. Dentro da área de marketing, a fragmentação da mídia e as possibilidades de micro segmentação, representam ao mesmo tempo uma ameaça e uma oportunidade para ganho de competitividade por parte das empresas. Neste estudo, focamos especificamente no processo de segmentação de clientes, como forma de aumentar a eficiência da empresa na aquisição e conversão de clientes de crédito pessoal. No desenrolar deste estudo, um ciclo completo de clusterização foi aplicado a partir de uma base de proponentes a crédito pessoal, classificando os grupos obtidos de acordo com as taxas de aprovação e conversão em contrato. Os segmentos resultantes foram analisados em relação às taxas de aprovação e conversão efetiva em contratos; esta análise irá para indicar quais deverão ser os segmentos alvo da empresa para expandir e melhorar a qualidade de sua base de clientes. A partir destes resultados, a empresa pode direcionar seus esforços de marketing e aperfeiçoar as campanhas e promoções de forma a obter melhor desempenho em seu processo de identificar, encontrar e adquirir clientes – além de priorizar o atendimento e suporte aos clientes classificados como bons. / In the last years, the credit market in Brazil received several new players, becoming an increasingly competitive sector. The company that aims to reach success in this market, should have the capabilities to overpass competitions and take advantage of the opportunities in the sector. Inside the marketing area, the media fragmentation and micro segmentations possibilities are, at the same time, a threat and an opportunity to gain market. In this research, we focused specifically in the client segmentation capability, as a way to gain efficiency in acquiring and converting personal loan clients. In the purposed model, we did a cluster analysis of a personal loans applicants data base, classifying clients according to their approval and conversions rates. The selected segments, which will have above the average conversions rates, will be the target for the company expand clients and gain quality for the data base. Focusing in these segments, the company will be able to find and acquire new clients – using media segmentation - and use for client prioritization in the sales funnel and customer care.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The goal of this work is to present MP-Draughts (MultiPhase- Draughts), that is a multiagent environment for Draughts, where one agent - named IIGA- is built and trained such as to be specialized for the initial and the intermediate phases of the games and the remaining ones for the final phases of them. Each agent of MP-Draughts is a neural network which learns almost without human supervision (distinctly from the world champion agent Chinook). MP-Draughts issues from a continuous activity of research whose previous product was the efficient agent VisionDraughts. Despite its good general performance, VisionDraughts frequently does not succeed in final phases of a game, even being in advantageous situation compared to its opponent (for instance, getting into endgame loops). In order to try to reduce this misbehavior of the agent during endgames, MP-Draughts counts on 25 agents specialized for endgame phases, each one trained such as to be able to deal with a determined cluster of endgame boardstates. These 25 clusters are mined by a Kohonen-SOM Network from a Data Base containing a large quantity of endgame boardstates. After trained, MP-Draughts operates in the following way: first, an optimized version of VisionDraughts is used as IIGA; next, the endgame agent that represents the cluster which better fits the current endgame board-state will replace it up to the end of the game. This work shows that such a strategy significantly improves the general performance of the player agents. / O objetivo deste trabalho é propor um sistema de aprendizagem de Damas, o MPDraughts (MultiPhase- Draughts): um sistema multiagentes, em que um deles - conhecido como IIGA (Initial/Intermediate Game Agent)- é desenvolvido e treinado para ser especializado em fases iniciais e intermediárias de jogo e os outros 25 agentes, em fases finais. Cada um dos agentes que compõe o MP-Draughts é uma rede neural que aprende a jogar com o mínimo possível de intervenção humana (distintamente do agente campeão do mundo Chinook). O MP-Draughts é fruto de uma contínua atividade de pesquisa que teve como produto anterior o VisionDraughts. Apesar de sua eficiência geral, o Vision- Draughts, muitas vezes, tem seu bom desempenho comprometido na fase de finalização de partidas, mesmo estando em vantagem no jogo em comparação com o seu oponente (por exemplo, entrando em loop de final de jogo). No sentido de reduzir o comportamento indesejado do jogador, o MP-Draughts conta com 25 agentes especializados em final de jogo, sendo que cada um é treinado para lidar com um determinado tipo de cluster de tabuleiros de final de jogo. Esses 25 clusters são minerados por redes de Kohonen-SOM de uma base de dados que contém uma grande quantidade de estado de tabuleiro de final de jogo. Depois de treinado, o MP-Draughts atua da seguinte maneira: primeiro, uma versão aprimorada do VisionDraughts é usada como o IIGA; depois, um agente de final de jogo que representa o cluster que mais se aproxima do estado corrente do tabuleiro do jogo deverá substituir o IIGA e conduzir o jogo até o final. Este trabalho mostra que essa estratégia melhorou, significativamente, o desempenho geral do agente jogador. / Mestre em Ciência da Computação