Trabalho de Conclusão de Curso
URI Permanente para esta coleção
Navegar
Submissões Recentes
Agora exibindo 1 - 5 de 23
- ItemAperfeiçoamento de interfaces de software para alunos com TDAH no AVA do IFMG - campus Bambuí(2025-04-10) Leonel, Letícia Moreira; Mestre Cláudio Ribeiro de SousaO Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) foi um recurso metodológico usado para as práticas pedagógicas durante a pandemia da Covid-19. Mesmo após o término da pandemia, continua sendo utilizado por instituições, como o Instituto Federal de Minas Gerais – Campus Bambuí. Diante desse contexto, este estudo analisou a interface do AVA dessa instituição, com foco na usabilidade e acessibilidade para estudantes diagnosticados com Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). A pesquisa teve como objetivo avaliar as versões da interface dos anos de 2023 e 2024, identificando problemas e propondo diretrizes para melhorias. As principais dificuldades observadas incluem a falta de uma hierarquia clara de informações, organização visual inadequada, uso limitado de cores e contrastes, notificações genéricas e uma navegação pouco intuitiva. Com base nessas análises, foram desenvolvidas diretrizes voltadas à estruturação das informações, personalização visual, aprimoramento das notificações e inclusão de elementos de gamificação. O objetivo dessas diretrizes é tornar o AVA mais inclusivo, atendendo às necessidades dos estudantes com TDAH e promovendo uma experiência de aprendizado mais acessível e eficiente.
- ItemDesenvolvimento de um sistema para o posicionamento automático de bulbilhos de alho utilizando visão computacional(2025-02-05) Dias Neto, André; Mestre Calebe Giaculi Júnior; Mestre Francisco Heider Willy dos SantosO alho está entre os condimentos mais populares do mundo, e, no Brasil, a maior parte do plantio é realizada de forma manual, exigindo uma grande demanda de mão de obra, elevando os custos de produção. Uma solução para reduzir os custos e aumentar a competitividade com o mercado internacional é utilizar a mecanização no plantio. Para atingir uma maior produtividade, o plantio da semente deve ser feito na posição correta, porém a maior parte das máquinas para o plantio de alho não atende ao requisito de posicionar a semente no solo. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para o posicionamento automático de bulbilhos de alho, utilizando visão computacional. O objetivo é criar um protótipo que consiga identificar a posição em que a semente está e, através de imagens de vídeo em tempo real, fazer a correção da posição da semente antes do plantio. O trabalho aborda a importância de um plantio correto, com a raiz para baixo, e, se devidamente mecanizado, pode ajudar a reduzir os custos do plantio e maximizar a produção. O trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para o posicionamento das sementes de alho, que consiste na implementação de um mecanismo físico, eletrônico e de um software que utiliza processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais para realizar a classificação dos bulbilhos de alho. Um conjunto de dados foi criado com imagens reais dos bulbilhos, sendo utilizado, para treinar, um modelo de rede neural convolucional (MobileNetV2) para identificar a região radicular e o ápice das sementes. O trabalho apresenta resultados com acurácia média de 90% na classificação das posições e demonstra a capacidade de realizar a detecção em tempo real no dispositivo, validando o projeto como uma solução promissora.
- ItemDesenvolvimento de uma ferramenta para backtesting de estratégias de investimento baseadas em ordenação de ativos(2025-02-10) Silva, Higor Pereira; Doutor Marcos Roberto RibeiroO mercado financeiro atua como um canal para a alocação de recursos entre investidores, empresas e governos, oferecendo liquidez e auxiliando na determinação dos preços dos ativos. Estratégias de investimento, por sua vez, são métodos estruturados que orientam decisões de compra e venda de ativos, buscando otimizar retornos e minimizar riscos. Com os avanços tecnológicos, investidores individuais passaram a acessar ferramentas capazes de criar e executar estratégias complexas, antes restritas a grandes corporações. A eficácia dessas estratégias pode ser avaliada por meio de backtesting. Diante desse contexto, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para backtesting de estratégias de investimento, baseadas em ordenação de ativos, permitindo avaliar o desempenho em cenários variados e explorar diferentes combinações de parâmetros. A ferramenta manipula parâmetros, identifica configurações eficazes e avalia estratégias em listas de ativos ordenadas. Os experimentos realizados demonstraram a flexibilidade do sistema e sua capacidade de avaliação de estratégias de investimento. Os resultados evidenciaram o potencial da abordagem para capturar dinâmicas de mercado e validar hipóteses de forma clara e replicável, contribuindo para o uso de estratégias de investimento mais eficientes no mercado financeiro.
- ItemAcessibilidade no facebook para deficientes visuais: um estudo na perspectiva de um deficiente visual(2024-04-08) Matos, Gláucio Brandão de; Mestre Gabriel da SilvaO presente trabalho aborda a experiência de um usuário deficiente visual ao utilizar a versão web do Facebook, com foco na acessibilidade das postagens de fotos e vídeos. Por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) e experimentações práticas realizadas pelo autor, o estudo analisou as conformidades e lacunas da plataforma segundo as diretrizes WCAG do W3C. Com a metodologia baseada na coleta e análise qualitativa de dados, foi possível verificar que, embora existam recursos de acessibilidade implementados, muitos deles não atendem de forma eficaz às necessidades específicas de deficientes visuais. Assim, propõem-se sugestões para melhorias nas postagens, especialmente no uso de descrições alternativas e ajustes de navegabilidade, visando a inclusão digital equitativa.
- ItemAnálise comparativa entre algoritmos de predição de preço para o Bitcoin(2025-02-06) Oliveira, Mickael Osvaldo de; Doutor Ciniro Aparecido Leite NametalaO mercado financeiro atrai a atenção de muitos há séculos, abrangendo ativos variados, como arroz, ouro e ações. A flutuação dos preços pode indicar eventos importantes, e prever tais eventos pode determinar o sucesso ou fracasso de um negócio. Diversas técnicas de previsão, como a análise técnica e fundamentalista, surgiram ao longo dos anos. Recentemente, redes neurais artificiais, especialmente as combinadas com células de memória Long Short-Term Memory (LSTM), obtiveram sucesso na identificação de padrões em séries temporais antes despercebidos. Paralelamente, mercados voláteis como o de criptomoedas emergiram após o Bitcoin e a Blockchain em 2008, oferecendo alternativas para combater a inflação e o controle centralizado. Este estudo visa analisar e comparar algoritmos, em uma base de dados real, que buscam predizer o comportamento dos ativos em mercados voláteis, principalmente no contexto do Bitcoin. Foram utilizadas diferentes abordagens baseadas em artigos recentes, obtendo-se um melhor desempenho em modelos estatísticos no intervalo de quinze minutos.