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dc.contributor.authorIshida, Denise Miki Tawaraya
dc.date.accessioned2021-07-07T12:10:04Z
dc.date.available2021-07-07T12:10:04Z
dc.date.issued2021-06-28
dc.identifier.citationISHIDA, Denise Miki Tawaraya. Perspectivas do aprendizado de máquina no ensino da Engenharia Química. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14532.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14532
dc.description.abstractMachine learning is an area of Artificial Intelligence that can predict results from a large set of data. Therefore, many areas are already benefiting from this new technology, such as credit analysis companies that use this mechanism for fraud detection, entertainment services for a recommendation system and in medicine for disease diagnosis. Currently, machine learning is not very often used in Chemical Engineering, but there are some studies with applications in the area that demonstrate that it can be a tool with great potential for Chemical Engineering. This work is a bibliographical review to understand more about machine learning, what is the learning process, the main tools and studies to exemplify these possible applications of machine learning in Chemical Engineering and emphasize its importance. Because of this potential, it is interesting to approach the subject in the learning of Chemical Engineering so students can have greater contact with machine learning and apply this knowledge in the industry. With this in mind, this work suggests some changes in the curriculum of Chemical Engineering students at Universidade Federal de São Carlos to include machine learning in the Chemical Engineering educationeng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAprendizado de máquinapor
dc.subjectEnsino de Engenharia Químicapor
dc.subjectInteligência Artificialpor
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectChemical Engineering Educationeng
dc.subjectArtificial Intelligenceeng
dc.titlePerspectivas do aprendizado de máquina no ensino da Engenharia Químicapor
dc.title.alternativePerspectives of machine learning in Chemical Engineering educationeng
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Lima, Alice Medeiros de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0038936541518854por
dc.description.resumoO aprendizado de máquina é uma área da Inteligência Artificial que consegue prever resultados a partir de um grande conjunto de dados. Desta forma, muitas áreas já se beneficiam dessa nova tecnologia como, por exemplo, empresas de análise de crédito que utilizam essa ferramenta para detecção de fraudes, serviços de entretenimento para um sistema de recomendação e na medicina para diagnóstico de doenças. Na Engenharia Química, o aprendizado de máquina ainda não é amplamente utilizado, porém existem alguns estudos com aplicações na área que demonstram ser uma ferramenta com grande potencial para a área. Este trabalho constitui uma revisão bibliográfica para entender o que é machine learning, como funciona esse aprendizado, as principais ferramentas e exemplificar possíveis aplicações do aprendizado de máquina na Engenharia Química e frisar sua importância. Dado este potencial, é interessante abordar o assunto no ensino de Engenharia Química para que os alunos possam ter maior contato com o aprendizado de máquina e aplicar esse conhecimento na indústria. Com esse intuito, este trabalho sugere algumas mudanças na grade curricular dos estudantes de Engenharia Química da Universidade Federal de São Carlos para incluir o aprendizado de máquina no percurso formativo.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICApor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/4916944201122614por
dc.publisher.courseEngenharia Química - EQpor


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