Este repositório contém os projetos desenvolvidos durante a disciplina de Sistemas Inteligentes no Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).
- Bianca Duarte Santos (bds)
- Dara Caroline de Souza Vasconcelos (dcsv)
- Maria Eduarda Nunes de Almeida (mena)
- Rafael da Silva Barros (rsb7)
- Yasmim Vitória Silva de Oliveira (yvso)
Desenvolvemos um projeto que aplica várias estratégias de busca, como BFS, DFS, Custo Uniforme, Gulosa e A*, em um ambiente representado por um grid gerado aleatoriamente. O agente precisa coletar comida em um mapa com diferentes tipos de terreno, cada um com seu custo de movimentação.
⚙️ O ciclo de funcionamento envolve a geração do mapa, escolha do algoritmo de busca, execução da busca, deslocamento do agente e coleta da comida.
🔗 O projeto pode ser visualizado aqui.
Este projeto utiliza técnicas de aprendizado de máquina para prever a sobrevivência de passageiros do Titanic, empregando diferentes algoritmos com dados fornecidos pelo Kaggle. Todos os notebooks estão disponíveis neste repositório.
Desenvolvemos um modelo de rede neural MLP (Multilayer Perceptron) para prever a sobrevivência dos passageiros do Titanic. Este projeto utilizou técnicas de deep learning, destacando-se pelo uso de redes neurais para a classificação. Utilizamos RandomSearch e Optuna para escolher os melhores hiperparâmetros.
Implementamos Decision Tree e Random Forest para prever a sobrevivência dos passageiros do Titanic.
Neste projeto, aplicamos os algoritmos de clustering K-means e DBSCAN no dataset do Titanic. O objetivo foi identificar padrões e agrupar os dados de forma significativa, utilizando técnicas de clustering não supervisionadas.
- Python
- p5.js
- Google Colab
- Bibliotecas: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Optuna, RandomSearch, GridSearch, Plotly