Autor: Joel dos Santos

Discente: Ramon Ferreira Silva

Título: Refinement of response models to binary questions

Orientadores: Eduardo Bezerra da Silva (orientador), Joel André Ferreira dos Santos (co-orientador)

Banca: Eduardo Bezerra da Silva (Cefet/RJ) (Presidente), Joel André Ferreira dos Santos (CEFET/RJ), Kele Teixeira Belloze (Cefet/RJ), Ronaldo Ribeiro Goldschmidt (Name-RJ)

Dia/Hora: February 28/9h

Sala: Auditorium V

Resumo:

Responses to visual questions (visual Question Answering, RPV) is a task that unites The fields of computer vision and natural language processing (Natural Language Processing, PLN). Taking as inputs an image I and a question in natural language Q about I, a model for RPV should be able to produce a response R (also in natural language) to Q in a coherent way.  A particular type of visual query is That No Which question is binary (i.e., a question whose answer belongs to the set {Yes, not}). Currently, deep neural networks are the technique that corresponds to state of the art for the training of RPV models. Despite its success, the application of neural networks to the RPV task requires a very large amount of data to be able to produce models with adequate accuracy.  The data sets currently used for the training of RPV models are the result of laborious processes of manual labeling (i.e., made by humans).  This context makes it relevant to study approaches to take greater advantage of these datasets during training. This dissertation proposes to investigate approaches to improve the accuracy of the RPV models for binary questions.  In particular, we present reasoned approaches in active learning techniques (active learning) and increased data (data Increase) to take greater advantage of the existing data set during the training phase of an RPV model.

Dissertação

Discente: Leonardo de Souza Preuss

Título:  VITA – Uma ferramenta pedagógica para acompanhamento e auxílio na relação aluno-professor

Orientadores: Joel A. F. dos Santos, Gustavo Paiva Guedes (coorientador)

Banca: Joel A. F. dos Santos (CEFET/RJ) (presidente), Gustavo Paiva Guedes (CEFET/RJ), Eduardo Soares Ogasawara (CEFET/RJ), Alessandro Rosa Lopes Zachi (CEFET/RJ), Diego Gimenez Passos (UFF)

Dia/Hora: 06 de dezembro / 10h

Sala: Auditório V

Resumo:

Um grande problema do sistema de educação atual é o alto índice de evasão em cursos de graduação. Pesquisas na área da educação indicam que o nível de satisfação do estudante é um importante indicador na medida do sucesso de uma universidade. Estudantes com altos níveis de satisfação são mais propensos a continuar no curso, em contraste àqueles que estão insatisfeitos. Nas universidades brasileiras, a qualidade docente e o método de ensino são considerados fatores cruciais e altamente responsáveis na satisfação dos alunos. Nesse contexto, é de grande valia um mecanismo capaz de melhorar a percepção do professor a respeito dos alunos. Isso permite que o professor antecipe a insatisfação dos alunos em uma disciplina e tenha maior agilidade na compreensão de suas necessidades e na adequação das aulas. Reduzindo, assim, a taxa de evasão nas universidades brasileiras. O presente trabalho propõe um sistema que auxilia o professor na percepção do andamento dos alunos em suas aulas, revelando seu grau de satisfação ou insatisfação durante o período letivo. A avaliação é feita tendo como base comentários escritos sobre cada aula, fornecidos pelos alunos. A ferramenta proposta utiliza técnicas da Análise de Sentimentos para processar as avaliações e apresentar ao professor um resultado em formato de gráfico, individual ou por turma. Este gráfico indica apenas os sentimentos predominantes na avaliação do aluno. Assim, é mantida a privacidade do mesmo (com respeito à avaliação fornecida), bem como evita interpretações diferenciadas por parte do professor. Experimentos realizados com 4 turmas de graduação apontam para uma boa precisão da estimativa da satisfação feita por VITA e sua utilidade para professores.

Dissertação