Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Centro de Informática (CIn)
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, e Sistemas de
Informação
Trabalhos de Graduação - 2024.1
Ciência da Computação
Responsável: Prof. Juliano Iyoda (jmi@cin.ufpe.br)
Código da disciplina no Google Classroom: ledcxms
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Título: Previsão de Séries Temporais de Dados Criminais Utilizando
Modelos Ensemble
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Proposta inicial: aqui
Autor(a): Adriano Felipe Cabral Filho
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: George Darmiton e Tsang Ing Ren
Resumo da Proposta:
Segurança pública é uma das questões mais presentes nos debates da sociedade. Diversos autores tem buscado formas de realizar análises preditivas dos números de crimes que ocorrem em determinadas regiões, para ajudar os agentes do governo a agir de forma preventiva. Este trabalho propõe uma análise comparativa da previsão de séries temporais de crimes, um modelo hibrido de modelos lineares tradicionais e modelos não lineares.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Migração de servidores Asterisk baseados no CentOS em Fim de Vida
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Airton Ferreira Sampaio Sidrim
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Rafael Dueire Lins
Coorientador(a): Armando Goncalves da Silva Junior
Possíveis Avaliadores: Jose Augusto Suruagy Monteiro e Djamel Sadok
Resumo da Proposta:
Este trabalho tem como objetivo principal implementar o Asterisk 20 em um ambiente de nuvem utilizando Debian 12 como sistema operacional base, visando substituir soluções do Asterisk que atualmente dependem de distribuições CentOS Linux 7, pois este atingiu o fim da vida útil. A abordagem inclui a migração do Asterisk para uma plataforma mais atual, além da integração com ferramentas de monitoramento e segurança, como Zabbix e Fail2Ban. Serão analisados os desafios e as vantagens desta migração, com foco em garantir a resiliência e a segurança do sistema de telefonia IP.
Apresentação: dia: 18/10/2024, hora: 13h30, local: Google Meet
Banca: Rafael Dueire Lins e Jose Augusto Suruagy Monteiro
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Título: NeuroNode: A Visual Programming Tool to aid in neuroscience research and teaching
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Alexandre Marotti da Fonseca Temporal
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Breno Alexandro Ferreira de Miranda
Coorientador(a): Nivaldo Vasconcellos
Possíveis Avaliadores:
Resumo da Proposta:
Pesquisas que tratam de dados neuronais trabalham com um grande volume de dados, que cresce exponencialmente (Stevenson; Kording 2011). Esse grande volume de dados, somados com processamentos muito custosos computacionalmente dificultam a realização de pesquisas utilizando computadores pessoais. Esse trabalho se propõe a criar uma ferramenta de programação visual web que permita que pesquisadores utilizem seus computadores pessoais para tal fim, além de poderem trocar de computadores, enquanto mantém o seu progresso salvo.
Apresentação: dia: 23/08/2024, hora: 14h00, local: Google Meet
Banca: Leopoldo Motta Teixeira
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Título: Funções de Hash: Fundamentos e Aplicações em Segurança da Informação
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Aline Maria Tenório Gouveia
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Anjolina Grisi de Oliveira
Coorientador(a): Ruy José Guerra Barretto de Queiroz
Possíveis Avaliadores: Adenilton José da Silva, Frederico Luiz Gonçalves de Freitas, Nivan Roberto Ferreira Junior e Paulo Gustavo Soares da Fonseca
Resumo da Proposta:
Funções de Hash, também chamadas funções de espalhamento ou dispersão, desempenham um papel essencial em áreas como segurança da informação e integridade de dados. Este trabalho propõe explorar a natureza dessas funções e compreender suas aplicações práticas em algoritmos utilizados, com enfoque em criptografia e segurança.
Apresentação: dia: 15/10/2024, hora: 19h30, local: Google Meet
Banca: Anjolina Grisi de Oliveira e Fernando Maciano de Paula Neto
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Título:Sustainability Requirements: a Systematic Mapping Study
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Amanda Alves Guimarães
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carina Frota Alves
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores:
Resumo da Proposta:
Sustentabilidade é um tema que vem ganhando cada vez mais notoriedade nos
últimos anos. Há muitos trabalhos relacionados a esse tema sendo publicados em
várias áreas do conhecimento, incluindo o campo de Requisitos. Este trabalho visa investigar o estado da arte sobre requisitos de sustentabilidade, buscando fornecer definições de conceitos e insights importantes para a área. Para este estudo, será utilizado como metodologia o mapeamento sistemático, que envolve uma seleção e análise de publicações acadêmicas para responder questões de pesquisa.
Apresentação: dia: 20/08/2024, hora: 11h30, local: Auditório Bloco B
Banca: Carina Frota Alves, Carla Silva e João Araújo
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Título: Análise de sentimento em dados de mídia social com Inteligência Artificial: Revisão
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Anderson Mota da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: George Darmiton e Cleber Zanchetin
Resumo da Proposta:
A inteligência artificial (IA) opera com base na ideia de que as máquinas podem imitar o comportamento humano e potencialmente enfrentar desafios analíticos complexos. Recentemente, surgiram várias tecnologias de IA prontamente disponíveis, que afirmam ser fáceis de usar. Neste artigo, demonstramos a aplicação prática de uma dessas tecnologias, IBM Natural Language Understanding (NLU), na solução de um problema de análise de dados. Apresentar um passo a passo detalhado sobre como usar uma das mais proeminentes tecnologias de IA disponíveis no mercado para realizar análises de sentimentos: a compreensão da linguagem natural. A contribuição desta pesquisa reside em fornecer uma demonstração clara e detalhada da aplicação prática de uma tecnologia de inteligência artificial, o IBM Natural Language Understanding (NLU), na análise de sentimentos através da compreensão da linguagem natural. Ao oferecer um guia passo a passo sobre como utilizar essa tecnologia, nosso estudo visa capacitar praticantes e pesquisadores a aproveitarem efetivamente os recursos disponíveis para resolver problemas de análise de dados.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Estudo comparativo de desempenho entre Aplicações Android Nativas vs Flutter
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): André Ferreira Santos Sousa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Vinicius Garcia e Kiev Gama
Resumo da Proposta:
Com a crescente demanda de aplicações móveis, criou-se uma necessidade de criação de aplicações de modo mais efetivo, rápido e menos custoso. O surgimento de frameworks multiplataforma visa atender esta necessidade do mercado. Porém, ainda não se pode deixar de lado o desenvolvimento nativo para cada sistema operacional, a depender da necessidade de performance da aplicação e não temos métricas claras quanto a essa necessidade. Este trabalho visa realizar testes de comparação de performance entre aplicações desenvolvidas de modo nativo utilizando Kotlin e as desenvolvidas de modo multiplataforma utilizando o framework Flutter, escrito em Dart.
Apresentação: dia: 17/10/2024, hora: 15h00, local: Google Meet
Banca: Leopoldo Motta Teixeira e Kiev Santos da Gama
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Título: Fine-Tuning de LLMs para Geração de Código Mojo
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Anna Luiza Caraciolo Albuquerque Ferreira
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Luciano Barbosa
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Filipe Calegario e Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta:
Esta pesquisa demonstra os processos de fine-tuning e de prompt engineering de modelos de aprendizagem de grande escala (LLMs) para geração de código na linguagem Mojo, desenvolvida pela Modular e lançada em versão inicial em 2023. Serão apresentadas as etapas de coleta de dados, treinamento dos modelos e os trechos de código em Mojo gerados a partir do fine-tuning dos modelos selecionados e dos modelos que foram aprimorados com aprendizagem baseada em prompt.
Apresentação: dia: 02/08/2024, hora: 14h00, local: Google Meet
Banca: Luciano Barbosa e Vinícius Garcia
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Título: Desenvolvimento de Sistema de Recomendação de Animes: Uma aplicação da Similaridade por Cossenos
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Arthur Frade de Araujo
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Sergio Ricardo de Melo Queiroz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Kiev Santos da Gama e Alex Sandro Gomes
Resumo da Proposta:
Neste trabalho, apresentaremos o desenvolvimento de um sistema de recomendação de animes baseado em técnicas de machine learning. O foco do trabalho
estará na construção de uma plataforma online para pessoas possam interagir com o sistema de recomendação através de uma interface. Exploramos diferentes abordagens para a construção do modelo de recomendação e discutimos sua implementação como um produto digital, incluindo a criação de uma API, uma interface de usuário web e a integração com plataformas de streaming de anime.
Apresentação: dia: 31/07/2024, hora: 15h00, local: Google Meet
Banca: Sérgio Ricardo de Melo Queiroz e Vinicius Cardoso Garcia
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Título: MODELAGEM DE CURVAS PARAMÉTRICAS INTERPOLADORAS
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Proposta inicial: aqui
Autor(a): Bruno de Melo Costa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Silvio de Barros Melo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Filipe Calegario, Nivan Roberto e Giordano Ribeiro
Resumo da Proposta:
Curvas de Bézier são amplamente utilizadas na computação. Este trabalho propõe uma modelagem de curvas paramétricas, as curvas paramétricas interpoladas. Utilizando a interpolação de Lagrange, o projeto implementará as restrições utilizadas na construção de splines interpoladoras para que haja uma equivalência com splines construídas com curvas de Bézier, além de implementar propriedades mais intuitivas que antes não seriam facilmente aplicadas com curvas de Bézier.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Avaliação de performance e melhores práticas para a implementação aprendizado de reforço para a navegação de veículos em aplicações em tempo real utilizando a engine Unity3D
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Proposta inicial: aqui
Autor(a): Carlos Roberto Cordeiro Pereira
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cleber Zanchettin
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Edna Natividade da Silva Barros e Tsang Ing Ren
Resumo da Proposta:
Este trabalho de graduação aborda a implementação de aprendizado por reforço na navegação de veículos em tempo real, utilizando a engine Unity3D. A pesquisa inclui uma revisão da literatura sobre aprendizado de reforço, destacando desafios específicos na integração com Unity3D e em problemas de navegação. Também serão pesquisados métodos tradicionais como Finite State Machines (FSMs) como fim de comparação. Serão conduzidos experimentos práticos para avaliar o desempenho em cenários diversos, considerando variações de terreno e obstáculos. Além disso, serão identificadas e discutidas melhores práticas para otimizar a implementação, abrangendo aspectos como processamento paralelo e integração de sensores virtuais. Os resultados quantitativos e qualitativos serão analisados, fornecendo insights para desenvolvedores e pesquisadores interessados na aplicação prática de aprendizado por reforço em ambientes virtuais com Unity3D.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Estudo comparativo entre implementações de stacks de monitoramento em clusters Kubernetes
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Daniel de Azevedo Pacheco
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Jamilson Ramalho Dantas
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Andson Balieiro e Adiel Teixeira de Almeida Filho
Resumo da Proposta:
Partindo do contexto que fazer o gerenciamento completo de um cluster Kubernetes pode ser uma atividade de alta complexidade, o objetivo visado por esse estudo é realizar uma análise comparativa entre duas implementações diferentes de fermentas para implantação de um single pane of glass em um cluster Kubernetes utilizando tecnologias open source e investigar qual apresenta melhor resultado em relação a usabilidade, completude de features e consumo de recursos.
Apresentação: dia: 23/08/2024, hora: 10h00, local: Google Meet
Banca: Jamilson Ramalho Dantas e Andson Balieiro
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Título: Uma ferramenta educacional para geração de interfaces com baixa acessibilidade em SwiftUI no âmbito do ensino de conceitos de acessibilidade
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Erick de Almeida Oliveira Riso
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Santos da Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Alex Sandro Gomes e Cristiano Coelho de Araújo
Resumo da Proposta:
É crucial que desenvolvedores de software de aplicativos móveis em formação compreendam e saibam aplicar conceitos e diretrizes de acessibilidade, para serem capazes de projetar interfaces que possam ser utilizadas por uma ampla gama de pessoas, incluindo aquelas com deficiência. No entanto, educadores e instrutores têm dificuldade de encontrar ferramentas que auxiliem no ensino de conceitos de acessibilidade na prática. Além disso, grande parte os desenvolvedores não conhecem boas práticas de acessibilidade ou não sabem como implementá-las corretamente. Este trabalho propõe uma ferramenta educacional para gerar códigos-fonte de exemplo de interfaces com problemas de acessibilidade para apps iOS em Swift usando o framework SwiftUI. Tal ferramenta pode ser utilizada por instrutores, oferecendo aos alunos a oportunidade de aplicar princípios e diretrizes ao fazer ajustes no código gerado, podendo também ser empregada na avaliação de aprendizagem.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise Estática de Código em Ferramenta de Infraestrura como Código (IaC)
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Proposta inicial: aqui
Autor(a): Ewerton Henrique Zeferino Cruz de Lima
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carlos Andre Guimaraes Ferraz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Carla Taciana Lima Lourenco Silva e Márcio Lopes Cornélio
Resumo da Proposta:
A infraestrutura como código, tecnologia que permite provisionar e gerenciar infraestrutura de computação por meio de código, trouxe praticidade no processo de provisionamento de recursos, uma vez que é necessário definir apenas uma vez, para provisionar o mesmo recurso diversas vezes, coisa que necessitava ser realizada manualmente, entretanto com a facilidade também surgiram problemas como erros de configuração no código, que acabam não sendo percebidos por ferramentas que visam vulnerabilidades em aplicações. Assim como uso de imagens vulneráveis na criação de contêineres. O objetivo deste trabalho é apresentar ferramentas que auxiliam na mitigação desses riscos, assim como apresentar os resultados obtidos.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Segurança em Nuvem: Avaliando o Modelo Zero Trust Aplicado a Ambientes com Service Meshes na Nuvem
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Felipe Gomes de Santana Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carlos André Guimarães Ferraz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Nelson Rosa e Vinicius Cardoso
Resumo da Proposta:
Com o crescimento da utilização da arquitetura de microsserviços juntamente com o uso de computação em nuvem, especialmente plataformas de cloud públicas, o
uso de padrões de segurança nesses ambientes vem se tornando cada vez mais necessário. Devido a isso, a integração de microsserviços com Service Mesh acaba sendo uma resposta natural ao crescimento de complexidade nesses ambientes. O modelo Zero Trust surge como uma alternativa para ser usada na camada de segurança, propondo que nenhuma entidade, interna ou externa, seja automaticamente confiável. Em vez disso, cada solicitação deve ser verificada e autenticada, independentemente da sua origem, antes de ser concedido acesso aos recursos do sistema. Este trabalho visa avaliar a eficiência desse modelo ao ser combinado com a utilização de ferramentas de Service Mesh.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Uma análise sobre teoria dos jogos aplicado em Inteligência Artificial
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Fernando Rangel Magalhães
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Patrícia Tedesco
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Sergio Queiroz e Ricardo Prudêncio
Resumo da Proposta:
Esta pesquisa explora a aplicação da Teoria dos Jogos no jogo StarCraft II, usando a API ’python-sc2’ para desenvolver bots inteligentes. Os bots, jogadores virtuais autônomos, serão programados com estratégias baseadas na Teoria dos Jogos, e a análise será focada na emulação controlada dessas táticas no ambiente dinâmico do StarCraft II. O objetivo é avaliar como essas estratégias se traduzem no jogo, utilizando a API ’python-sc2’ para implementação e análise de resultados.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Aplicação da Metodologia de Ideação Criativa Creative-Programming na Construção de Soluções de Pensamento Computacional na Disciplina de Agentes Autônomos
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Franklin Leandro Acioly Lucena
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Carla Taciana Lima Lourenço Silva e Tatyane Souza Calixto da Silva
Resumo da Proposta:
Comumente o ensino na área de computação é visto de forma mais algébrica com objetivos mais deterministas, onde o foco é resolver problemas bem determinados e com soluções muitas vezes já conhecidas e estudadas. Como podemos ver o caso da aplicação de algoritmos para a resolução de problemas encontrados no desenvolvimento dos projetos computacionais. Muito do que podemos ver nessa área são questões simples cujas soluções podem ser estendidas a problemas de maior complexidade.
Essas questões são chaves no ensino da computação, onde é buscado o ensino de suas soluções para os alunos que poderão usufruir delas em desafios que serão encontrados em seu futuro. Nesse projeto buscamos aproximar a teoria que é ensinada aos alunos por meio da prática, os tornando “aprendizes ativos” Piaget (2006). Para isso buscamos problemas que permitissem a aplicação dos assuntos ensinados e que permitissem um grau de liberdade nas soluções, para que os alunos tivessem como resolver de forma única e pessoal Souza Calixto da Silva (2021), Rede [...] (2015). Para estimular a criação de soluções únicas nos baseamos na metodologia Crazy 8’s Google - Design Sprints (2012) que impulsiona o pensamento criativo. Os problemas que foram utilizados para que os alunos buscassem soluções foram os jogos eletrônicos StarCraft II (SC2) e Pacman. Para as soluções do StarCraft II foi utilizada a IDE SC2 Welcome [...] (2019) em Python em que facilita o desenvolvimento de estratégias para vencer o jogo. Já as soluções do Pacman foram apoiadas na IDE de Berkley Pacman The Pac-Man [...] (2014), também baseado em Python, que além de ensinar com atividades voltadas para o ensino de IA, também permite que haja competição entre soluções. Dessa forma foi estimulado soluções criativas dos alunos e para que testassem a eficiência de seus algoritmos foi feita uma competição ao fim do período, onde cada solução gerada pelas equipes fosse colocada em prática.
Apresentação: dia: 18/10/2024, hora: 16h00, local: Google Meet
Banca: Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco e Anjolina Grisi de Oliveira
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Título: Engenharia de Software Educacional e Design Instrucional: Otimização de Processos no Desenvolvimento de Cursos Digitais para a Plataforma AVAMEC
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Gabriel de Oliveira Sousa
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alex Sandro Gomes
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores:
Resumo da Proposta:
Este trabalho é motivado pela minha experiência de quase 2 anos como desenvolvedor front-end no time AVAMEC do V-Lab da UFPE e irei investigar a otimização de processos no desenvolvimento de cursos digitais na plataforma AVAMEC do Ministério da educação, focando na transição de tecnologias básicas para uma arquitetura avançada, utilizando React, TypeScript, entre outros. A pesquisa visa demonstrar como a engenharia de software educacional, por meio da componentização e do uso de tecnologias modernas, pode significativamente acelerar a produção, aumentar a qualidade dos cursos e minimizar erros, com a ajuda dos princípios de design instrucional para guiar o processo.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Detectando ataques DDoS por meio de técnicas de aprendizagem de máquina não supervisionadas
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Geraldo de Medeiros Galvão Neto
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cleber Zanchettin
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Germano Crispim Vasconcelos e Sérgio Queiroz
Resumo da Proposta:
Ataques de negação de serviço (DoS) são uma grande ameaça aos sistemas web, já que levam a grandes prejuízos financeiros por causarem indisponibilidade nos seus alvos. Ataques distribuídos (DDoS) são desafios ainda maiores para as empresas, devido aos fatos de partirem de diversos dispositivos e causarem um maior volume de tráfego. Técnicas de aprendizado de máquina (ML) podem ser usadas para a detecção e mitigação desses ataques. Este trabalho visa levantar diferentes abordagens para a detecção de ataques DDoS, analisar técnicas de ML não supervisionadas e avaliar as suas relevâncias por meio de experimentação. Além disso, será feita a análise e uso de diferentes conjuntos de dados.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Algoritmos de busca de caminho na criação de design de malha ferroviária em Recife
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Guilherme Fernandes Xavier da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Massa Ferreira Lima
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Kiev Santos da Gama e Anjolina Grisi de Oliveira
Resumo da Proposta:
Este trabalho propõe um novo design para a malha ferroviária de Recife usando um algoritmo de menor caminho que leva em consideração a população que será impactada por cada bairro. A resultado final é uma solução ótima levando em consideração os dados de uso do transporte púbico da região metropolitana de Recife, e é feita uma comparação com a malha atual.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Entendimento de Diferentes Práticas de ETL Workflows em Empresas Data-Driven de Acordo com o Porte e seu Respectivo Fluxo de Dados
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Guilherme Macedo de Souza
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Valéria Cesário Times
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Robson Fidalgo e Luciano de Andrade Barbosa
Resumo da Proposta:
A gestão eficiente e eficaz dos fluxos de dados é essencial para empresas que buscam se tornar Data-Driven. Este estudo propõe a análise das práticas de ETL (Extract, Transform, Load) em empresas de diferentes portes, considerando a natureza e o volume de seus fluxos de dados. O objetivo é investigar a viabilidade, eficácia e eficiência dessas práticas, levando em conta as necessidades específicas de cada tipo de empresa. Serão exploradas abordagens e ferramentas de ETL adaptadas às características do porte empresarial e dos fluxos de dados correspondentes, visando identificar padrões, desafios e melhores práticas para a gestão de dados em um contexto Data-Driven.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Inquire, Extract, Retrieve and Re-rank: A Multi-Agent Approach for Conversational Recommender Systems
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Heitor da Rocha Coimbra
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Tsang Ing Ren
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Luciano de Andrade Barbosa e George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Resumo da Proposta:
Com o objetivo de experimentar com as fronteiras do domínio de sistemas de
recomendação, esta pesquisa explora o impacto de agentes conversacionais em sistemas de recomendação zero-shot. O estudo investiga como sistemas de diálogo com agentes conversacionais podem direcionar e capturar de forma mais eficaz as entradas dos usuários de modo a gerar recomendações de produtos precisas sem treinamento prévio específico sobre preferências dos usuários e sem filtros colaborativos. A pesquisa busca compreender e avaliar a eficácia de agentes conversacionais em aprimorar a interação com o usuário, a coleta de dados e, finalmente, a precisão dos algoritmos de recomendação.
Apresentação: dia: 16/10/2024, hora: 09h00, local: Google Meet
Banca: Tsang Ing Ren e Luciano Barbosa
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Título: Diferentes abordagens para implementação de estruturas de union find com operação de exclusão
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Heitor da Silva Santos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Gustavo Soares da Fonseca
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Gustavo Henrique Porto de Carvalho
Resumo da Proposta:
Este trabalho propõe uma investigação aprofundada sobre o emprego de estruturas de Union-Find no contexto de streams de grafos, visando aprimorar a eficiência da manutenção de componentes conexos. A abordagem de stream de dados introduz desafios singulares na identificação e atualização dinâmica desses componentes em tempo real. Este estudo busca não apenas elucidar os fundamentos teóricos envolvidos, mas também propor e avaliar implementações práticas que possam contribuir significativamente para a eficácia da manutenção de componentes conexos em ambientes que demandam processamento contínuo e em tempo real.
Apresentação: dia: 07/10/2024, hora: 10h00, local: CIn
Banca: Paulo Gustavo Soares da Fonseca e Silvio de Barros Melo
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Título: Análise Comparativa das ferramentas: Kafka Streams, Apache Flink e Spark Streaming para Processamento de Dados em Tempo Real.
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Hitallo Cavalcanti da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Carlos André Guimarães Ferraz
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Nelson Rosa
Resumo da Proposta:
Este trabalho visa explorar o papel fundamental do processamento de dados em tempo real na era da transformação digital, destacando o potencial competitivo que uma análise eficaz dos dados oferece às organizações. Ao revisar ferramentas essenciais como Kafka Streams, Apache Flink e Spark Streaming, o estudo buscará compreender suas características, arquiteturas e casos de uso. A análise comparativa dessas ferramentas será conduzida para identificar suas vantagens e limitações em cenários de streaming de dados, visando fornecer orientações valiosas para empresas que buscam otimizar o processamento de dados em tempo real e obter insights ágeis para a tomada de decisões estratégicas.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Estimativa de Área em Imagens com um Referencial Métrico
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Isaac Ferreira Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Silvio de Barros Melo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores:
Resumo da Proposta:
Este trabalho de graduação apresenta o desenvolvimento de um método computacional para a estimativa de área em imagens com referencial métrico. O objetivo principal foi criar uma ferramenta capaz de quantificar áreas específicas dentro de uma imagem, utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Plataforma de aprendizagem Ubíqua Gnomon: Design Etnográfico
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): João Pedro Gondim Jordão
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alex Sandro Gomes
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores:
Resumo da Proposta:
A incorporação de tecnologias da informação e comunicação (TIC) na educação tem sido impulsionada pela busca de modernidade, mas muitas vezes esse espaço ainda é limitado para dentro da sala de aula, existindo a carência do contato com o mundo real. A aprendizagem ubíqua (u-learning) propõe um caminho para ultrapassar os limites tradicionais do ensino, permitindo que o aprendizado ocorra a qualquer momento, em qualquer lugar, com o suporte de tecnologias móveis, sem fio e tecnologias de detecção, como geolocalização.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Comparando o desempenho de diferentes LLMs para a análise de dados institucionais
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): João Vitor Alves Almeida
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Filipe Calegário e Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta:
A análise de dados institucionais utilizando LLMs tem ganhado destaque recentemente com os avanços dos modelos de linguagem. Este trabalho propõe a análise da viabilidade, eficácia e eficiência do uso dessas LLMs para a análise de dados institucionais. O foco será em explorar diferentes modelos e comparar sua performance em termos de acurácia e confiabilidade.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: A Tool to Support the Evaluation of Organizational Knowledge Transfer
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): José Wilson Cavalcante Ferreira Junior
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Sérgio Castelo Branco Soares
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Sérgio Castelo Branco Soares, Juliana Albuquerque Gonçalves Soares e Williby da Silva Ferreira
Resumo da Proposta:
Avaliar a Transferência de Conhecimento (TC) é crucial para estratégias organizacionais, mas frequentemente os stakeholders enfrentam desafios nesse processo complexo. Este estudo propõe o desenvolvimento de uma plataforma de suporte à avaliação da TC. Para levantar os requisitos, buscou-se compreender como esse tipo de avaliação ocorre na indústria. Em seguida, serão utilizadas para o desenvolvimento, as tecnologias Spring para o backend e Angular para o frontend. Preliminarmente, será criado um formulário que conterá um checklist interativo, permitindo que usuários insiram dados relevantes. A aplicação orienta os usuários para um processo de avaliação adequado, destacando elementos essenciais com base nos dados de entrada fornecidos pelo formulário.
Apresentação: dia: 06/09/2024, hora: 11h00, local: Google Meet
Banca: Sérgio Castelo Branco Soares e Henrique Emanuel Mostaert Rebêlo
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Título: Avaliando o Impacto dos Átomos de Confusão em Desenvolvedores com TDAH Através de Rastreamento Ocular
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Josué Fidelis de Oliveira Neto
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Santos da Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Leopoldo Motta Teixeira
Resumo da Proposta:
A compreensão de código é um componente vital na manutenção e evolução do software. Este estudo busca expandir o entendimento de como padrões confusos no código, denominados átomos de confusão, afetam desenvolvedores com Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) em comparação com desenvolvedores neurotípicos. O estudo se utiliza de técnicas de rastreamento ocular[4], examinamos o impacto desses átomos no processo de compreensão de código em uma amostra de desenvolvedores com e sem TDAH. O estudo envolve um experimento controlado onde participantes analisam trechos de código ofuscados por átomos de confusão e suas versões esclarecidas funcionalmente equivalentes. Medimos o tempo de resolução, o número de tentativas e o esforço visual empregando métricas como duração da fixação, contagem de fixações e contagem de regressões. Entrevistas são conduzidas para aprofundar as dificuldades enfrentadas pelos desenvolvedores com os programas. As conclusões deste estudo têm como objetivo oferecer insights e estratégias para o desenvolvimento de práticas educacionais adaptadas, a fim de atender às necessidades de desenvolvedores neurodiversos[5], contribuindo para a criação de um ambiente de trabalho mais inclusivo e produtivo.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Aplicação de um Sistema de Recomendação para Ambientes Virtuais de Aprendizagem
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Leandro Andrade Damasceno
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio e Sérgio Ricardo de Melo Queiroz
Resumo da Proposta:
Com o avanço da tecnologia nos dias atuais, hábitos do cotidiano têm passado por uma série de mudanças em cada área da vida, uma dessas áreas é a área educativa. Alunos e professores se viram numa situação de necessidade de se ambientar em plataformas virtuais de ensino. Nesse contexto, a ideia de um sistema de recomendação se destaca, pois é fundamental em uma plataforma de aprendizagem, ajudando desempenho de alunos e professores, filtrando conteúdos de interesse ao usuário, pois há um amplo volume de recursos. Nesse trabalho será visto os conceitos e as principais técnicas e algoritmos de filtragem de informação com aplicações na recomendação de recursos digitais educacionais, com o propósito de aplicação em um usuário.
Apresentação: dia: 18/10/2024, hora: 16h30, local: Google Meet
Banca: Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco e Anjolina Grisi de Oliveira
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Título: Análise sobre dados de desempenho acadêmico da graduação de Ciência da Computação
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Leonardo do Rêgo Espíndola
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Márcio Lopes Cornélio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Edna Natividade da Silva Barros
Resumo da Proposta:
O crescimento das organizações está fortemente ligado a tomadas de decisões corretas, logo é um ponto chave da gestão. A existência de dados que permitam uma análise adequada maximiza as chances de sucesso. As organizações geram e armazenam uma grande quantidade de dados referentes às atividades realizadas. Desta forma, a aplicação de técnicas de business intelligence no processo de tomada de decisão estratégica nas organizações torna-se necessária, uma vez que decisões equivocadas podem comprometer seu êxito. De acordo com os dados do Censo da Educação Superior, publicados pelo INEP, as taxas de evasão do ensino superior brasileiro são alarmantes. Os dados mostram que 49% dos discentes que ingressaram no ensino superior em 2010 abandonaram os cursos dentro de um intervalo de cinco anos. Nas instituições privadas, a evasão chegou a 53%, e nas instituições públicas alcançou 47% nas municipais, 38% nas estaduais e 43% nas federais. Há diversos fatores que influenciam nesse números como a região do país, do tipo de instituição (se pública ou privada), da organização acadêmica (universidade, centro universitário, faculdades, instituto ou campus), da modalidade de ensino (presencial ou a distância) além de elementos que são precedentes à própria vida acadêmica como fatores financeiros, socioemocionais e pedagógicos. A evasão é, certamente, um dos problemas que afligem as instituições de ensino em geral. A busca de suas causas tem sido objeto de muitos trabalhos e pesquisas educacionais. A saída dos estudantes de forma precoce são perdas que podem afetar as instituições em âmbitos sociais, acadêmicos e econômicos. No setor público, são recursos investidos sem o devido retorno. No setor privado, é uma importante perda de receitas. Em ambos os casos, a evasão produz ocios dade de professores, funcionários, equipamentos e espaço físico. O estudo interno, realizado pelas instituições de ensino com base em seus dados, pode ser muitas vezes mais detalhado porque é possível institucionalizar-se um mecanismo de acompanhamento da evasão, registrando os diversos casos, agrupando e analisando subgrupos, ou diferentes situações (cancelamento, trancamento, transferência, desistência, por exemplo) e assim organizar tabelas e gráficos que demonstrem a evolução da evasão para buscar formas de combatê-la com fundamento nos resultados. A gestão acadêmica por não ter acesso aos seus dados muitas vezes fica incapacitada de atuar pois a intenção de evasão só é descoberta tardiamente, quando já houve a saída do discente, ou esse já assumiu forte intenção de deixar o curso ou instituição [4]. Com um ferramental adequado que auxilie a gestão a ter uma visão holística da situação do aluno e seu desempenho, é possível a construção de um plano de ação para o seu auxílio e manutenção na instituição.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise Comparativa de Seleção de Features por Algoritmo Genético em Modelos de Classificação para Doenças Eritematoescamosas
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Luana Porciuncula Barreto
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: George Cavalcanti e Tsang Ing Ren
Resumo da Proposta:
Modelos de aprendizagem de máquina têm sido úteis no diagnóstico de Doenças Eritematoescamosas (ESDs), porém, a seleção das características adequadas é crucial, especialmente para garantir a interpretabilidade do modelo. Os algoritmos genéticos (GAs) são promissores nesse contexto, por lidarem bem com a otimização de parâmetros e características. Esse trabalho se propõe a investigar uso de algoritmo genético para a seleção de features relevantes em modelos de classificação para o diagnóstico ESDs, empregando o dataset erythemato-squamous diseases da UCI, composto por 366 instâncias com 33 atributos.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise do impacto da quantidade de núcleos e memória disponível sobre o desempenho de junção em DW multi-cluster, shared-data architecture: uma avaliação da ferramenta Snowflake
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Emanuel Monteiro de Macedo Gois
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Robson Fidalgo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Valéria Cesário Times e Fernando Maciano
Resumo da Proposta:
Serverless, Multi-tenant e Dedicated Database as a Service (DBaaS) representam diferentes abordagens de infraestrutura para criar um Data Warehouse (DW) na nuvem usando sistemas modernos de gerenciamento de banco de dados (DBMS). Essas abordagens variam bastante em alocação de recursos e requisitos de gerenciamento,
resultando em desempenho e relação custo-benefício muito diferentes, especialmente em ambientes distribuídos envolvendo clusters de múltiplos nós, o que representa um desafio para profissionais de banco de dados projetarem eficientemente seus Data Warehouses. Este artigo apresenta uma análise comparativa de desempenho dos DBMS BigQuery, Snowflake e Redshift, respectivamente um DBaaS Serverless, Multi-tenant e Dedicated. Utilizamos um benchmark de DW bem conhecido para avaliar o desempenho das soluções em um esquema parcialmente desnormalizado Star Schema (SS) e um esquema totalmente desnormalizado Flat Schema (FS) em diferentes cenários de volume de dados e disponibilidade de memória. Os resultados indicam que clusters com menos nós mas com máquinas mais poderosas tendem a superar clusters com mais nós e máquinas menos potentes. Além disso, observamos que o cenário de desnormalização de dados, com exceção da execução do Redshift, proporciona uma melhoria significativa no desempenho dos DWs. Por fim, o resultado de uma avaliação heurística para relacionar custo e tempo decorrido para cada solução mostrou que o Redshift exibiu uma melhor relação custo-benefício ao usar SS, seguido pelo BigQuery e depois pelo Snowflake. No entanto, o BigQuery mostrou desempenho superior tanto em SS quanto em FS, especialmente no cenário de maior volume de dados, mas sua imprevisibilidade de custo o exclui como a melhor opção ao considerar uma perspectiva de custo mais ampla em comparação com as outras soluções.
Apresentação: dia: 16/10/2024, hora: 15h00, local: Google Meet
Banca: Robson Fidalgo e Vinícius Garcia Cardoso
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Título: Fragmentando a Interface: O Impacto e os Desafios da Migração para Micro Frontends no Desenvolvimento Web
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Gabriel Rodrigues de Melo
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Breno Alexandro Ferreira de Miranda
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Kiev Gama e Juliano Iyoda
Resumo da Proposta:
Este trabalho investiga a migração de aplicações monolíticas para micro frontends, uma abordagem que segmenta interfaces de usuário complexas em componentes autônomos para melhorar a escalabilidade e flexibilidade. O estudo explora diferentes tecnologias para implementar esta arquitetura e avaliar seus benefícios e desafios. Através de uma revisão comparativa e análise prática, o trabalho visa desenvolver melhores práticas para adotar micro frontends em projetos reais.
Apresentação: dia: 05/08/2024, hora: 11h00, local: Google Meet
Banca: Breno Alexandro Ferreira de Miranda e Kiev Gama
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Título: Robust Video Plagiarism Detection Using Word Embeddings from Audio Transcriptions
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Leonardo Barros Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Paulo Freitas de Araújo Filho
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: George Darmiton, e Luciano Barbosa
Resumo da Proposta:
Video piracy presents a significant challenge in the digital era, requiring effective detection methods to protect intellectual property. This paper proposes a novel approach for detecting video plagiarism by leveraging word embeddings derived from audio transcriptions. Our method begins by extracting audio streams from videos and transcribing the audio content. We then generate semantic embeddings, storing these embeddings in a vector store for efficient similarity searches. To identify potential plagiarism, query videos are processed through the same pipeline, and their embeddings are compared against reference embeddings. A Euclidean distance below a predefined threshold indicates possible plagiarism, enabling accurate classification and identification of plagiarized videos. Experimental evaluations demonstrate the method's scalability and efficiency, particularly in detecting complete video copies with explicit English speech content. This approach offers a robust and scalable solution against joint video manipulations, providing a practical framework for combating video piracy in large-scale content environments.
Apresentação: dia: 22/10/2024, hora: 10h00, local: Google Meet
Banca: Paulo Freitas de Araújo Filho e Tsang Ing Ren
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Título: Desigualdade no Grammy: Como Visualização de Dados pode ser Utilizada para mostrar o viés nas escolhas do prêmio
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Thierry Chaves Muniz
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Nivan Roberto Ferreira Junior
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Luiz Augusto Morais
Resumo da Proposta:
O Grammy Awards é um dos prêmios mais importantes da indústria musical, criado em 1958 pela Academia de Gravação de Artes e Ciências dos Estados Unidos. Reconhecido internacionalmente, o Grammy celebra a excelência artística e comercial das gravações musicais em uma ampla variedade de gêneros, desde o pop e o rock até o jazz, o rap e a música clássica. Mais do que uma simples premiação, o Grammy é um símbolo de excelência e um impulsionador da indústria musical, influenciando tendências sociais e culturais. Seu processo de votação envolve os membros da Recording Academy, que incluem artistas, compositores, produtores e engenheiros de som, e ocorre em várias etapas, desde a submissão de inscrições até a votação final, culminando na cerimônia anual do Grammy, onde os vencedores são anunciados. Durante o semestre passado, participei da disciplina de Narrativas Inovadoras com Dados na Comunicação Digital ministrada pelos professores Nivan Roberto Ferreira Junior, Guilherme Ranoya Seixas Lins e Rodrigo do Espirito Santo da Cunha, professores dos cursos de Ciência da Computação, Design e Jornalismo, respectivamente. E com meus colegas Maria Eduarda Matos, Maria Clara Souza, Pedro Celestino, Vitor Hugo, Karen Lins, Samara Cinóbio e Marina Lamenha. O nosso projeto envolveu mostrar a história do Grammy, relatar sua importância a indústria da música e fazer uma análise dos dados dos indicados e ganhadores dos últimos 20 anos. A partir deste projeto criamos um site, onde utilizando uma combinação dos dados obtidos pelo time, um texto criado pelos nossos colegas de Jornalismo e um protótipo visual projetado pelos colegas de Design. Conseguimos fazer uma matéria combinando texto e imagens para formar uma narrativa da História do Grammy. Durante a nossa pesquisa encontramos alguns vieses na distribuição dos participantes e o time de Design teve ótimas ideias em como poderíamos mostrar estes dados visualmente como pode ser visto na seção de Música do Ano em que é mostrado um círculo que consegue ofuscar todos os outros, mostrando como existe uma quantidade enorme de indicados vindo dos Estados Unidos da América em comparação a outros países. E outra representação, na seção de Gravação do Ano, é mostrado uma diagrama com a distribuição de indicados por características como se são Banda, Solos ou Colaborações. Se são formados por Homens, Mulheres ou misturados. O projeto foi finalizado com vários protótipos criados com formato estático, mas nos foi dado vários retornos sobre como essa representação poderia ser melhorada com algumas ideias de como algum usuário poderia interagir com a página. Assim vi uma boa oportunidade de projeto para completar o projeto feito anteriormente.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise comparativa de performance entre o uso de UIKit e SwiftUI na criação de aplicações escaláveis
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Lucas Vinícius José da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Fernando Castor, Sérgio Castelo Branco Soares, Filipe Calegário e Ricardo Massa Ferreira Lima
Resumo da Proposta:
Assim como as tecnologias evoluem, as linguagens que as criam também o fazem, seja adicionando novos recursos, aperfeiçoando performance, legibilidade, capacidade de escrita, criação de novos frameworks de desenvolvimento e até mesmo mudando seus paradigmas. Entre essas evoluções, o desenvolvimento em Swift passou por diversas fases, entre elas, a criação de frameworks com o ViewCode e o SwiftUI. Isto posto, o objetivo desse estudo é analisar o uso de SwiftUI comparativamente com ViewCode(UIKit), fazendo um paralelo entre fatores como: independência do framework, desempenho em cenários complexos e escalabilidade. Sendo assim, a fim de elucidar questões criadas pelo, cada vez maior, uso de SwiftUI na criação de produtos de software, este estudo propõe levantar dados e apresentar uma discussão que auxilie nos processos atuais de desenvolvimento de aplicações Swift.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise de bugs de Locatization em projetos open source no
Github
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Marcos Vinicius Prysthon Nascimento
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a):
Coorientador(a): Breno Alexandro Ferreira de Miranda
Possíveis Avaliadores: Paulo Henrique Monteiro Borba e Juliano Manabu Iyoda
Resumo da Proposta:
O trabalho aborda a análise de bugs de localização em projetos de código aberto hospedados no Github. O foco está na identificação e compreensão dos desafios específicos relacionados à localização de software em ambientes colaborativos e distribuídos. O estudo examina a ocorrência de
bugs nesse contexto. Iremos utilizar dados coletados a partir desses repositórios
para analisar desenvolver um dataset com informações suficiente para perceber padrões, frequência e natureza dos bugs de localização.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Sobre o uso de Large Language Models na Engenharia de Requisitos: Uma Revisão Sistemática da Literatura
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Maria Clara Dionísio Amaral Gois
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Jaelson Freire Brelaz de Castro
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Tsang Ing Ren e Carla Taciana Lima Lorenço Silva
Resumo da Proposta:
Engenharia de Requisitos (RE) é uma fase crítica no desenvolvimento de software devido às complexidades da comunicação, incerteza nas fases iniciais e suporte de automação inadequado. Recentemente, Large Language Models (LLMs) têm se mostrado promissoras em diversos domínios, incluindo linguagem natural, processamento, geração de código e compreensão do programa. Por isso, neste trabalho, iremos fazer a análise do uso de LLMs na RE.
Apresentação: dia: 17/10/2024, hora: 15h00, local: Google Meet
Banca: Jaelson Freire Brelaz de Castro e Carla Taciana Lima Lorenço Silva
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Título: Usando LLMs para a Geração Automática de uma Suíte de Testes Simbólicos
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Mateus Alves da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alexandre Cabral Mota
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Márcio Cornléio, Juliano Iyoda e Gustavo Carvalho
Resumo da Proposta:
Contratos Inteligentes têm ganhado cada vez mais relevância, sendo de fundamental importância em domínios críticos, que envolvem segurança patrimonial e jurídica. O presente trabalho busca facilitar o processo de geração de suítes de testes simbólicos para Smart Contracts, utilizando-se de Large Language Models para criar testes de unidade a partir da especificação de um contrato em Solidity.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise da migração de aplicações XML para o Jetpack Compose no Android em repositórios open-source
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Mateus Lucena Loureiro
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Breno Miranda e Kiev Gama
Resumo da Proposta:
Com a popularização dos aparelhos mobile nos últimos anos, a criação de aplicativos voltados para essas plataformas tem se mostrado cada vez mais necessária. Para facilitar o desenvolvimento desses aplicativos, vem surgindo, ao longo dos anos, novos frameworks e bibliotecas que permitem o uso de um código mais simples, menos verboso e mais alinhado com os padrões modernos de engenharia de software. Um exemplo disso é o Jetpack Compose, um kit de ferramentas que faz amplo uso de funções para obter uma sintaxe mais declarativa e com menos boiler-plate quando comparado a sua implementação em XML. Entretanto, a migração de produtos maduros para novas tecnologias traz consigo gastos operacionais que por vezes superam os possíveis ganhos obtidos com seu uso, o que desencoraja muitos desenvolvedores a realizar a mudança. Nesse contexto, o objetivo desse projeto é identificar possíveis padrões sendo utilizados atualmente que possam facilitar a transição de um aplicativo implementado diretamente em XML para o Jetpack Compose. Para isso, será realizado uma análise em diversos repositórios open-source que fizeram essa migração.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Desafios e Oportunidades na Gestão de Produtos em Startups Universitárias Brasileiras: O Estudo de Caso da Prepi
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Mateus Nunes Galdino da Silveira
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cristiano Coelho Araújo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Alex Sandro Gomes e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
No mercado de software altamente competitivo e em rápida evolução, a habilidade de desenvolver, aprimorar e gerenciar produtos desde a concepção até as atualizações pós-lançamento é crucial para o sucesso das empresas. Este trabalho explora como as práticas contemporâneas de gestão de produtos (Product Management) impactam o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Utilizamos a Prepi, uma startup emergente da disciplina de empreendedorismo IF683 - Projeto de Desenvolvimento da UFPE, como estudo de caso. Analisando quase seis anos de atividades e o estado da arte da área, o trabalho visa elucidar o estado da arte da gestão de produtos, destacando processos e estratégias que promovem inovação, adaptabilidade e crescimento sustentável, oferecendo uma perspectiva prática e teórica vital sobre o tema.
Apresentação: dia: 11/10/2024, hora: 10h00, local: Google Meet
Banca: Cristiano Coelho Araújo e Alex Sandro Gomes
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Título: Acessibilidade na web e os desafios a serem percorrido
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Matheus Felipe da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Judith Kelner
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Anjolina Grisi de Oliveira
Resumo da Proposta:
Como consequência dos avanços tecnológicos, o número de dispositivos aumentou, com o surgimento de diferentes smartphones, tablets e smartwatches presentes tanto em atividades pessoais quanto profissionais. A fim de englobar cada vez mais pessoas e dispositivos, surgiu o desejo de adaptar e transformar os mais diversos sites e aplicativos de acordo com as necessidades de cada usuário. Com isso, apesar desse desejo, há uma grande dificuldade na implementação de práticas de acessibilidade que sanem este impasse. Com isso, será conduzido um estudo que busca identificar os principais motivos pelos quais a implementação de acessibilidade em plataformas web é uma tarefa complexa e elencar possíveis melhorias na forma em que essa implementação é feita. A metodologia incluirá entrevistas com usuários que necessitam de assistência quanto à acessibilidade e uma pesquisa aprofundada no tema, buscando compreender o porquê dessas dificuldades existirem. Os resultados a serem obtidos visam contribuir para a melhora do cenário brasileiro da acessibilidade, compreendendo os principais
problemas e destacando as melhores técnicas neste contexto.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Um sistema web para auxiliar soluções na conformidade com a
LGPD
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Matheus Frej Lemos Cavalcanti
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Sérgio Castelo Branco Soares
Coorientador(a): Ivonildo Pereira Gomes Neto
Possíveis Avaliadores: Breno Miranda e Maira Araujo de Santana
Resumo da Proposta:
A promulgação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), Lei Nº 13.709, de 14 de agosto de 2018, no Brasil, estabeleceu diretrizes essenciais para o tratamento de dados pessoais em ambientes físicos e digitais. No entanto, devido à sua recenticidade, os desenvolvedores ainda enfrentam desafios na compreensão das especificidades necessárias para garantir a conformidade de sistemas com a lei. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema web para auxiliar profissionais na avaliação da conformidade de seus sistemas com a LGPD. Os resultados quantitativos e qualitativos serão analisados para verificar o cumprimento dos objetivos propostos.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Avaliação de Técnicas de Aprimoramento para Large Language Models (LLMs)
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Melissa Correa de Mesquita Falcão
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Filipe Carlos de Albuquerque Calegario
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Giordano Ribeiro Eulálio Cabral e Geber Lisboa Ramalho
Resumo da Proposta:
O avanço dos Large Language Models (LLMs) e suas técnicas de aprimoramento, como engenharia de prompt e fine-tuning, gerou uma revolução na criatividade e geração de conteúdo. Avaliar a eficácia dessas técnicas tornou-se um desafio significativo, especialmente considerando a subjetividade associada à avaliação de saídas geradas por modelos criativos. Este trabalho propõe uma investigação sobre a metodologia de avaliação e comparação das técnicas de aprimoramento empregadas em LLMs, com foco na criatividade e geração de conteúdo.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Uma análise sobre as diretrizes de acessibilidade visual na implementação de apps de delivery
para pessoas cegas
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Morgana Beatriz Feijó Galamba
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev de Santos Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Alex Sandro Gomes e Carla Taciana Lima Lourenco Silva
Resumo da Proposta:
O crescimento do uso de aplicativos para serviços de delivery nos últimos anos destaca a importância de analisar a acessibilidade neste setor. Este trabalho tem como objetivo analisar a implementação de aplicativos voltados para delivery de comida de acordo com as diretrizes da Web Content Accessibility Guidelines(WCAG).
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: O Uso de Macros na Linguagem Rust em Repositórios Open Source
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Nilo Bemfica Mineiro Campos Drumond
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Leopoldo Motta Teixeira
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Paulo Borba e Henrique Rebêlo
Resumo da Proposta:
As macros se apresentam como uma ferramenta poderosa e flexível, que possibilitam ao desenvolvedor escrever código que gera código, reduzindo trabalho repetitivo e entediante e tornando o código menos sujeito a erros. Uma das linguagens que possui suporte a macro mais extensivo é Rust. Este trabalho busca fazer uma análise abrangente do uso de macros na linguagem Rust em repositórios open source do Github, visando compreender a sua aplicação, principais usos, impacto e eficácia no desenvolvimento de software.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca: Carla Taciana Lima Lourenço Silva
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Título: Desenvolvimento de Modelos Explicáveis de Inteligência Artificial para
Classificação de Sinistros de Trânsito em Rodovias Federais de Pernambuco
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Patrícia Arcelo de Arruda
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Tsang Ing Ren e Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta:
Promover a explicabilidade de modelos de inteligência artificial pode propiciar novos conhecimentos e a descoberta de padrões e relacionamentos do problema estudado. Com essa motivação, este trabalho busca contribuir para o entendimento dos fatores de influência dos sinistros de trânsito nas rodovias federais de Pernambuco. Mediante técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, os acidentes serão classificados conforme a categoria da causa identificada, aplicando-se métodos de inteligência artificial explicável (XAI) para compreensão das predições. Pretende-se contribuir possibilitando insights relevantes para políticas preventivas voltadas à redução dos sinistros de trânsito.
Apresentação: dia: 08/10/2024, hora: 14h00, local: Google Meet
Banca: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio e Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
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Título: Benchmark de Runtimes Javascript
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro de Melo Milet
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Kiev Santos da Gama
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Nelson Souto Rosa
Resumo da Proposta:
JavaScript é a linguagem que dá vida e lógica à web. Criada em 1995 e introduzida no navegador Netscape 2 em 1996, cresceu para se tornar uma das linguagens de programação mais populares na atualidade. Parte desse sucesso se deve às runtimes JavaScript, que possibilitam ao JavaScript expandir seus horizontes além do navegador, adentrando agora os servidores. Com a ampla popularidade do runtime JavaScript Node.js, diversos outros foram criados para aprimorar e expandir o ambiente JavaScript, como Deno e Bun. Este trabalho propõe uma análise de desempenho para comparar essas novas tecnologias com o estabelecido Node.js, oferecendo insights sobre suas capacidades e limitações.
Apresentação: dia: 18/07/2024, hora: 10h00, local: Google Meet
Banca: Kiev Santos da Gama e Nelson Souto Rosa
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Título: Uma análise comparativa entre Certora, hevm e Halmos para verificação de contratos inteligentes
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Henrique de Queiroz Lima
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alexandre Cabral Mota
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Márcio Cornélio, Juliano Iyoda e Gustavo Carvalho
Resumo da Proposta:
Blockchain surgiu como uma tecnologia que revolucionou a maneira como construímos sistemas descentralizados e confiáveis, ao oferecer uma estrutura de registro de transações imutável e transparente. Dentro deste ecossistema, desempenham um papel crucial os contratos inteligentes, programas que regem transações automáticas quando certas condições são atendidas. Garantir a corretude e segurança desses contratos é de suma importância financeira e legal. A execução simbólica de testes emergiu como uma abordagem poderosa para verificar formalmente a corretude de contratos inteligentes. Neste trabalho, propomos uma análise comparativa entre três ferramentas proeminentes nesse domínio: Certora, hevm e Halmos. Essas ferramentas representam diferentes abordagens e técnicas para a verificação formal de contratos inteligentes, cada uma com suas vantagens e limitações. Ao avaliar essas ferramentas em termos de precisão, eficiência e facilidade de uso, buscamos fornecer informações valiosas para a comunidade em prol de melhorar a segurança e confiabilidade de contratos inteligentes.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Análise da crescente alta de notas de cortes do SISU na área de computação em universidades do estado de Pernambuco
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Henrique F. Cardoso dos Santos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Adiel Teixeira de Almeida Filho
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Valeria Cesario Times e Nivan Roberto Ferreira Junior
Resumo da Proposta:
Este trabalho tem como objetivo identificar e analisar o fator que implicou no forte crescimento nas notas de cortes do Sistema de Seleção Unificada (SISU) que dar acesso aos cursos como Sistema da Informação, Ciência da Computação, Engenharia da Computação e outros da área de computação em Pernambuco, além de instituições que tenha o Indice Geral de Cursos Alto. A modelagem de dados atuais será feita no Power BI, vista que poderá auxiliar no comparativo por meio de dashboard, por onde podem ser aplicadas estratégias no índice Geral de Curso. Em seguida, faremos o comparativo da motivação desse aumento e seus possíveis impactos. Por fim, esta atividade usará estudo baseado em Business Intelligence para focar em boas práticas de análise de dados e terá como finalidade identificar o fator do forte crescimento na procura por cursos de TI e de qual maneira implica no mercado de tecnologia.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Em direção a um Sistema de Busca com foco em relevância para o usuário em Strateegia
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Meira-Betmann
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Vinícius Cardoso Garcia
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Filipe Calegario
Resumo da Proposta:
Este trabalho visa desenvolver um engenho de busca para a plataforma Strateegia da TDS.company, atendendo à crescente necessidade de sistemas que limitem eficientemente a sobrecarga de informações, considerando a capacidade de algoritmos de busca e recomendação para não somente captar e reter a atenção do usuário, mas, também, simplificar a exploração da plataforma. O projeto almeja criar um mecanismo que simplifique as opções disponíveis, ao mesmo tempo que fornece um controle intuitivo ao usuário, aumentando a satisfação e otimizando a experiência digital. O trabalho incorpora as teorias de Fasolo, Gigerenzer e Goldstein(2007) sobre a tomada de decisão simplificada e sua importância para a sensação de bem-estar por parte do usuário, e visa superar os efeitos negativos do excesso de opções. O objetivo final é aprimorar strateegia por meio de um sistema que harmonize a complexidade da plataforma e a simplicidade da interface do usuário, tendo como principal objetivo a criação de um algoritmo que retorna o que está sendo consultado de maneira intuitiva.
Apresentação: dia: 17/10/2024, hora: 14h00, local: Google Meet
Banca: Vinícius Cardoso Garcia e Filipe Calegario
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Título: O Impacto do Ensino Híbrido no Pré-Vestibular
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Pedro Tenório Lemos
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alex Sandro Gomes
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Simone dos Santos e Patrícia Tedesco
Resumo da Proposta:
A pandemia do COVID-19 nos forçou a criar soluções para o isolamento por ela promovido. Uma das mais evidentes, foi o advento do ensino remoto, soluções bastante controversa e problemática devido à infraestrutura disponível no Brasil. Contudo, após seu fim, um legado é facilmente perceptível: a hibridização do ensino. Este trabalho busca analisar os impactos provenientes dessa hibridização no contexto do pré-vestibular, assim como evidenciar a efetividade de boas práticas em sua aplicação.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Mapeamento de vulnerabilidades no Amazon Echo através do uso de Alexa Skills
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Renato Henrique Alpes Sampaio
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Adriano Augusto de Moraes Sarmento
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Carla Taciana Lima Lourenço Silva Schuenemann e Paulo Freitas de Araújo Filho
Resumo da Proposta:
A presente proposta apresenta um projeto de pesquisa para o mapeamento de vulnerabilidades no ecossistema Amazon Echo através do uso de Alexa Skills. Em mais detalhes, a pesquisa envolve a averiguação de que impacto um desenvolvedor malicioso pode causar a um usuário comum do Amazon Echo através do desenvolvimento e implementação de Alexa Skills, que são “aplicativos” que permitem adicionar funcionalidade externa ao Amazon Echo.
Apresentação: dia: 25/09/2024, hora: 09h00, local: Google Meet
Banca: Adriano Augusto de Moraes Sarmento e Carla Taciana Lima Lourenço Silva Schuenemann
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Título: Verificando o contrato inteligente ERC721
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Sandro Victor Rosevel de Santana
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Alexandre Cabral Mota
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Márcio Lopes Cornélio
Resumo da Proposta:
A tecnologia blockchain e as criptomoedas vem atualizando a forma como nos movimentamos e guardamos o dinheiro, possibilitando uma utilização unicamente digital, autônoma e descentralizada, tudo isso graças aos contratos inteligentes. Os chamados contratos inteligentes têm revolucionado a maneira como nos interagimos com as tecnologias existentes de blockchain, provendo um novo modo de concretizar acordos e automatizar processos sem a necessidade de intermediários. Atualmente existem vários padrões de contratos inteligentes, onde destacamos o ERC721 pela sua capacidade de criar ativos digitais únicos e não fungíveis os “NFT”, que possuem aplicações diversas desde artes digitais até jogos digitais.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Transformando dados em decisões: Uma abordagem para Análise de Dados de Petshop
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Thaís Vasconcelos Couto
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Cleber Zanchettin
Resumo da Proposta:
A análise de dados e informações vem sendo utilizada desde os primórdios da humanidade para trazer vantagens competitivas às organizações, sendo cada vez mais precisa com o advento da tecnologia. No entanto, a maioria das empresas de pequeno e médio porte no Brasil não se utilizam dessa importante ferramenta e os administradores, muitas vezes, deixam de lado informações que poderiam ser cruciais para as suas tomadas de decisões. Assim, este trabalho tem como objetivo analisar os mais diversos dados gerados pelo petshop recifense Amigo Bicho, utilizando técnicas de Inteligência Artificial (I.A.), para que o seu processo decisório se torne mais confiável e seguro.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Redes Neurais em Grafos para Classificação de Dados Tabulares
em Larga Escala
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Tiago de Barros Moraes
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Germano Crispim Vasconcelos
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Ricardo Prudêncio e Felipe Calegario
Resumo da Proposta:
Este trabalho investiga a aplicação de Redes Neurais em Grafos (GNNs) em tarefas de classificação a partir de dados tabulares, um formato comum em conjuntos de dados reais. Para além dos modelos tradicionais, como árvores de decisão e redes neurais convencionais, as GNNs podem ser exploradas por sua capacidade de capturar relações não lineares e padrões complexos, bem como de gerar um modelo transparente e interpretável. A partir de uma conversão de dados tabulares em grafos para viabilizar o uso em tarefas de classificação (com GNNs), é realizada uma comparação entre diferentes modelos de GNNs e modelos de aprendizado de máquina convencionais, utilizando um extenso conjunto de dados para classificação de padrões, buscando analisar eficácia, implicações práticas e limitações.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Impacto e considerações éticas sobre a inteligência artificial generativa na substituição de trabalhadores humanos.
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Victor Vasconcelos Borges
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Filipe Carlos de Albuquerque Calegario
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Geber Ramalho e Fabio Queda Bueno da Silva
Resumo da Proposta:
Devido ao avanço da inteligência artificial generativa, têm sido levantadas questões sobre o futuro do trabalho e as considerações éticas associadas. Nessa pesquisa vamos investigar como esses sistemas estão influenciando a substituição de trabalhadores humanos em diversos setores do mercado de trabalho. Com a evolução rápida dos algoritmos de IA que se tornam mais sofisticados, empresas estão adotando-os para automatizar tarefas que antes eram realizadas por pessoas, resultando em desemprego e deslocamento de mão de obra. O estudo explora os dilemas éticos envolvidos na implementação da IA generativa, destacando os efeitos positivos e negativos dessa evolução tecnológica.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Obtendo Lucro a Partir das Ineficiências do Mercado de Apostas Esportivas Utilizando Suas Próprias Odds
TG:
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Vlademir José Montenegro de Melo
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Tsang Ing Ren
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Adiel Teixeira de Almeida Filho e George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Resumo da Proposta:
Com o crescimento do mercado global de apostas online, a indústria de apostas esportivas se transformou significativamente, atraindo um número crescente de apostadores em busca de superar as casas de apostas e encontrar entretenimento na emoção do jogo. Este estudo explora uma estratégia de apostas no mercado de futebol que se aproveita das informações implícitas nas odds dos bookmakers para identificar eventos com valores discrepantes e explorar essa ineficiência do mercado. A pesquisa demonstra como, ao invés de competir com a expertise dos bookmakers na previsão dos resultados, fazer uso das odds disponíveis para revelar oportunidades.
Apresentação: dia: DD/MM/AAAA, hora: XXhYY, local: LLLL
Banca:
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Título: Automated ENEM Essay Scoring and Feedback: A Prompt-Driven LLM Approach
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Wesley Alves da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Cristiano Coelho de Araújo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Alex Sandro Gomes, Ricardo Prudêncio, Tsang Ing Ren e George Darmiton
Resumo da Proposta:
Em um cenário onde inúmeros alunos se preparam para vestibulares que, quase sem exceção, incluem a redação como componente crucial da avaliação, destaca-se o ENEM, o maior vestibular do país, conhecido por sua redação distintiva e desafiadora. Aproveitando os avanços na tecnologia de Language Models(LM), particularmente Large Language Models (LLMs), esse trabalho tem o intuito de propor uma plataforma inovadora que utiliza o poder da inteligência artificial para correção de redações. Dessa forma, esse trabalho visa propor um sistema que integra técnicas de engenharia de prompt avançadas para fornecer feedback preciso e perspicaz sobre gramática, coerência, clareza, relevância de conteúdo, entre outros aspectos destacados pelo Manual de Correção do INEP, orgão organizador da prova do ENEM. Nesse contexto, busca-se utilizar técnicas baseadas no Customer Development Model, reconhecendo a importância da validação e refinamento da solução junto aos potenciais usuários.
Apresentação: dia: 08/10/2024, hora: 10h00, local: E121
Banca: Cristiano Coelho de Araújo e Tsang Ing Ren
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Título: Evaluation of Large Language Models in Contract Information Extraction
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Weybson Alves da Silva
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Tsang Ing Ren
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Luciano Barbosa e George Darmiton
Resumo da Proposta:
O processo de revisão contratual é crucial para garantir a conformidade e evitar
disputas legais, mas é complexo e consome tempo. Os modelos de linguagem de larga escala (LLMs), como o GPT, surgiram como potenciais soluções para agilizar esse processo. No entanto, sua aplicação específica na extração e classificação de informações contratuais ainda requer investigação detalhada. Este trabalho visa preencher essa lacuna, avaliando a eficácia dos LLMs autorregressivos na extração de informações de diversos tipos de contratos. Ao utilizar uma abordagem abrangente e uma amostra representativa de contratos, buscamos demonstrar a viabilidade e utilidade desses modelos na simplificação e agilização da revisão contratual.
Apresentação: dia: 09/10/2024, hora: 10h00, local: Google Meet
Banca: Tsang Ing Ren e Luciano Barbosa
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Título: Low-Rank Transformations of the Syntactic-Semantic Space in Multiple Natural Language Tasks
TG: aqui
Proposta inicial: aqui
Autor(a): Yves Emmanuel Francisco do O
Curso: Ciência da Computação
Orientador(a): Silvio de Barros Melo
Coorientador(a):
Possíveis Avaliadores: Ricardo Prudêncio, Tsang Ing Ren, George Darmiton e Luciano Barbosa
Resumo da Proposta:
This project evaluates the LoRA-multi approach for parameter-efficient fine-tuning of Transformer models across various natural language processing tasks. By applying Low-Rank Adaptation (LoRA) to BERT and DistilBERT models and combining them with a Mixture-of-Expert strategy on the X-LoRA framework, we assess their performance on established benchmarks, including SWAG, SQuAD, and WNUT17. Our experimental results validate that while full fine-tuning yields higher performance on specific tasks, the use of LoRA significantly reduces the number of trainable parameters, providing
a practical balance between model performance and computational efficiency. This is particularly beneficial for multi-task learning scenarios, where minimizing resource consumption is crucial. Additionally, we explore the implications of these findings for deploying specialized models in real-world applications, highlighting the X-LoRA framework’s capability to maintain versatility while adapting to various downstream tasks. Ultimately, our work aims to advance the understanding of how low-rank adaptations can enhance the efficiency of Transformer models, paving the way to understanding how these models encode syntactic-semantic information.
Apresentação: dia: 11/10/2024, hora: 10h30, local: Google Meet
Banca: Silvio de Barros Melo e Tsang Ing Ren
Engenharia da Computação
Responsável: Prof. Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo (divanilson@cin.ufpe.br)