dc.contributor.author | Souza, Ruth Silva | |
dc.date.accessioned | 2023-04-19T13:34:07Z | |
dc.date.available | 2023-04-19T13:34:07Z | |
dc.date.issued | 2023-03-30 | |
dc.identifier.citation | SOUZA, Ruth Silva. Análise de dados georreferenciados via R com a assistência de inteligência artificial: aplicações no estudo do uso e ocupação do solo. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Ambiental) – Universidade Federal de São Carlos, Lagoa do Sino, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17810. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17810 | |
dc.description.abstract | Environmental management requires comprehensive analysis of georeferenced data, such as land use and land cover data for informed decision making on environmental issues. In this context, GIS programs stand out, allowing the manipulation, processing, and visualization of georeferenced data. An alternative of growing popularity is the use of the computational statistics platform R, which allows sophisticated analysis for diagnosis of environmental problems, modeling, and simulation. The use of the platform is traditional, code-based, and thus requires the user to have knowledge of R Programming Language, a language of the statistical domain that is still little known in other areas. Recently, the difficulty on the part of the user has been practically eliminated with the help of General Artificial Intelligences, such as ChatGPT. ChatGPT is a language model based on neural networks that allows the construction of code in any programming language, including R, from simple instructions provided by the user. In this paper, it is demonstrated how scripts generated by ChatGPT can assist the analysis of georeferenced land use and land cover data through the Programming Language. | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Uso do solo | por |
dc.subject | Geoespacial | por |
dc.subject | Linguagem R | por |
dc.subject | Inteligência Artificial | por |
dc.subject | Use of the soil | eng |
dc.subject | Geospatial | eng |
dc.subject | R language | eng |
dc.subject | Artifical intelligence | eng |
dc.title | Análise de dados georreferenciados via R com a assistência de inteligência artificial: aplicações no estudo do uso e ocupação do solo | por |
dc.title.alternative | Georeferenced data analysis using R with the assistance of artificial intelligence: applications in the study of land use and occupation. | por |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Ferreira, Iuri Emmanuel de Paula | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5965827433093415 | por |
dc.description.resumo | A gestão ambiental requer análises abrangentes de dados georreferenciados, tais como os dados de uso e ocupação dos solos para a tomada de decisões informadas sobre questões ambientais. Nesse contexto, destacam-se os programas SIGs, que permitem a manipulação, o processamento e visualização de dados georreferenciados. Uma alternativa de popularidade crescente é o uso da plataforma de estatística computacional R, que permite análises sofisticadas para diagnóstico de problemas ambientais, modelagem e simulação. O uso da plataforma é tradicional, baseado em códigos e, dessa forma, requer do usuário o conhecimento em Linguagem de Programação R, uma linguagem do domínio estatístico e que ainda é pouco conhecida em outras áreas. Recentemente, a dificuldade por parte do usuário tem sido praticamente eliminada com o auxílio de Inteligências Artificiais Gerais, tais como o ChatGPT. O ChatGPT é um modelo de linguagem baseado em redes neurais que permite a construção de códigos em qualquer linguagem de programação, inclusive R, a partir de instruções simples fornecidas pelo usuário. Neste trabalho, demonstrou-se como scripts gerados pelo ChatGPT podem auxiliar a análise de dados georreferenciados sobre o uso e ocupação do solo através da Linguagem de Programação. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.publisher.address | Câmpus Lagoa do Sino | por |
dc.publisher.course | Engenharia Ambiental - EAm-LS | por |