Repositório da disciplina de APC, no segundo semestre de 2021

Related tags

Deep Learning2021-2
Overview

NOTAS FINAIS: https://github.com/fabiommendes/apc2018/blob/master/nota-final.pdf

Algoritmos e Programação de Computadores

Este é o Git da disciplina Algoritmos e Programação de Computadores. Aqui será compartilhado o material produzido em sala de aula assim como tarefas, wiki e discussões. Este arquivo contêm informações básicas sobre a disciplina e o plano de ensino do semestre.

Informações básicas

Curso:
Engenharias
Professor:
Fábio Macêdo Mendes
Disciplina:
Algoritmos e Programação de Computadores
Semestre/ano:
02/2021
Carga horária:
90 h
Créditos:
06

Ementa

  • Princípios fundamentais de construção de programas.
  • Construção de algoritmos e sua representação em pseudocódigo e linguagens de alto nível.
  • Noções de abstração.
  • Especificação de variáveis e funções.
  • Testes e depuração.
  • Padrões de soluções em programação.
  • Noções de programação estruturada.
  • Identificadores e tipos.
  • Operadores e expressões.
  • Estruturas de controle: condicional e repetição.
  • Entrada e saída de dados.
  • Estruturas de dados estáticas: agregados homogêneos e heterogêneos.
  • Iteração e recursão.
  • Noções de análise de custo e complexidade.
  • Desenvolvimento sistemático e implementação de programas.
  • Estruturação, depuração, testes e documentação de programas.
  • Resolução de problemas.
  • Aplicações em casos reais e questões ambientais.

Horário das aulas e atendimento

Aulas teóricas e de exercícios: segundas (às 14h), quartas e sextas (às 10h) Atendimento e monitoria: a definir

Informações importantes

Este curso utiliza uma série de plataformas diferentes. A comunicação com a turma é feita através do Telegram e Github. As aulas síncronas utilizam a plataforma Teams.

Veja mais detalhes sobre as plataformas utilizadas e como configurar os ambientes de programação no arquivo INSTALACAO.md neste repositório.

Critérios de avaliação

A avaliação é baseada no domínio de diversas competências e obtenção de medalhas relacionadas ao conteúdo do curso. A lista de competências está no arquivo COMPETENCIAS.md e a de medalhas em MEDALHAS.md

Cada competência é avaliada com uma nota numérica, onde a pontuação pode ser obtida por vários meios (provas, trabalhos, tutoriais, entre outros). O aluno precisa de uma nota numérica maior ou igual a 10 para ser considerado proficiente em cada uma destas competências.

As competências são itens considerados essenciais para a compreensão da disciplina e todos alunos precisam demonstrar proficiência em todas estas competências para serem aprovados.

Medalhas representam feitos que demonstram conhecimento mais aprofundado sobre os assuntos abordados no curso, além de habilitarem menções mais altas.

A menção final é calculada da seguinte maneira:

  • MI: Obteve pelo menos metade das competências básicas
  • MM: Obteve todas as competências básicas menos uma.
  • MS: Obteve todas as competências básicas e pelo menos 10 medalhas.
  • SS: Obteve todas as competências básicas e pelo menos 20 medalhas.

Código de ética e conduta

As avaliações serão realizadas com auxílio do computador. Todas as submissões poderão ser processadas por um programa de detecção de plágio. Qualquer atividade onde for detectada a presença de plágio será anulada sem a possibilidade de substituição. Não será feita qualquer distinção entre o aluno que forneceu a resposta para cópia e o aluno que obteve a mesma.

Bibliografia principal

Introdução à Programação com Python: Nilo Ney Coutinho Menezes, Novatec, 2014

Vision Deep-Learning using Tensorflow, Keras.

Welcome! I am a computer vision deep learning developer working in Korea. This is my blog, and you can see everything I've studied here. https://www.n

kimminjun 6 Dec 14, 2022
Repository for the "Gotta Go Fast When Generating Data with Score-Based Models" paper

Gotta Go Fast When Generating Data with Score-Based Models This repo contains the official implementation for the paper Gotta Go Fast When Generating

Alexia Jolicoeur-Martineau 89 Nov 09, 2022
A knowledge base construction engine for richly formatted data

Fonduer is a Python package and framework for building knowledge base construction (KBC) applications from richly formatted data. Note that Fonduer is

HazyResearch 386 Dec 05, 2022
Pytorch implementation of the popular Improv RNN model originally proposed by the Magenta team.

Pytorch Implementation of Improv RNN Overview This code is a pytorch implementation of the popular Improv RNN model originally implemented by the Mage

Sebastian Murgul 3 Nov 11, 2022
Code Repository for Liquid Time-Constant Networks (LTCs)

Liquid time-constant Networks (LTCs) [Update] A Pytorch version is added in our sister repository: https://github.com/mlech26l/keras-ncp This is the o

Ramin Hasani 553 Dec 27, 2022
Codes accompanying the paper "Believe What You See: Implicit Constraint Approach for Offline Multi-Agent Reinforcement Learning" (NeurIPS 2021 Spotlight

Implicit Constraint Q-Learning This is a pytorch implementation of ICQ on Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning (D4RL) and ICQ-MA on SM

42 Dec 23, 2022
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos.

EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos. In this project, we provide the basic code for fitt

ZJU3DV 2.2k Jan 05, 2023
A motion detection system with RaspberryPi, OpenCV, Python

Human Detection System using Raspberry Pi Functionality Activates a relay on detecting motion. You may need following components to get the expected R

Omal Perera 55 Dec 04, 2022
Official implementation of "Robust channel-wise illumination estimation"

This repository provides the official implementation of "Robust channel-wise illumination estimation." accepted in BMVC (2021).

Firas Laakom 4 Nov 08, 2022
Codes for Causal Semantic Generative model (CSG), the model proposed in "Learning Causal Semantic Representation for Out-of-Distribution Prediction" (NeurIPS-21)

Learning Causal Semantic Representation for Out-of-Distribution Prediction This repository is the official implementation of "Learning Causal Semantic

Chang Liu 54 Dec 01, 2022
The implementation of "Optimizing Shoulder to Shoulder: A Coordinated Sub-Band Fusion Model for Real-Time Full-Band Speech Enhancement"

SF-Net for fullband SE This is the repo of the manuscript "Optimizing Shoulder to Shoulder: A Coordinated Sub-Band Fusion Model for Real-Time Full-Ban

Guochen Yu 36 Dec 02, 2022
On-device speech-to-intent engine powered by deep learning

Rhino Made in Vancouver, Canada by Picovoice Rhino is Picovoice's Speech-to-Intent engine. It directly infers intent from spoken commands within a giv

Picovoice 510 Dec 30, 2022
A tool for making map images from OpenTTD save games

OpenTTD Surveyor A tool for making map images from OpenTTD save games. This is not part of the main OpenTTD codebase, nor is it ever intended to be pa

Aidan Randle-Conde 9 Feb 15, 2022
Vowpal Wabbit is a machine learning system which pushes the frontier of machine learning with techniques such as online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, active, and interactive learning.

This is the Vowpal Wabbit fast online learning code. Why Vowpal Wabbit? Vowpal Wabbit is a machine learning system which pushes the frontier of machin

Vowpal Wabbit 8.1k Jan 06, 2023
Codebase for ECCV18 "The Sound of Pixels"

Sound-of-Pixels Codebase for ECCV18 "The Sound of Pixels". *This repository is under construction, but the core parts are already there. Environment T

Hang Zhao 318 Dec 20, 2022
FedGS: A Federated Group Synchronization Framework Implemented by LEAF-MX.

FedGS: Data Heterogeneity-Robust Federated Learning via Group Client Selection in Industrial IoT Preparation For instructions on generating data, plea

Lizonghang 9 Dec 22, 2022
Code for the paper: Sketch Your Own GAN

Sketch Your Own GAN Project | Paper | Youtube Our method takes in one or a few hand-drawn sketches and customizes an off-the-shelf GAN to match the in

677 Dec 28, 2022
Fully Convolutional Refined Auto Encoding Generative Adversarial Networks for 3D Multi Object Scenes

Fully Convolutional Refined Auto-Encoding Generative Adversarial Networks for 3D Multi Object Scenes This repository contains the source code for Full

Yu Nishimura 106 Nov 21, 2022
Pytorch implementation for "Implicit Feature Alignment: Learn to Convert Text Recognizer to Text Spotter".

Implicit Feature Alignment: Learn to Convert Text Recognizer to Text Spotter This is a pytorch-based implementation for paper Implicit Feature Alignme

wangtianwei 61 Nov 12, 2022
Single-step adversarial training (AT) has received wide attention as it proved to be both efficient and robust.

Subspace Adversarial Training Single-step adversarial training (AT) has received wide attention as it proved to be both efficient and robust. However,

15 Sep 02, 2022