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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais (2023)
Santos, Priscilla Nascimento; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS
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ABNT
SANTOS, Priscilla Nascimento. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Santos, P. N. (2023). Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf
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Santos PN. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf
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Santos PN. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (2023)
Vitorino, João Carlos da Rosa e Silva; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
VITORINO, João Carlos da Rosa e Silva. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Vitorino, J. C. da R. e S. (2023). Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
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Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
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Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights (2023)
Quirós, Yawri D. Carr; Ciferri, Ricardo Rodrigues
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
QUIRÓS, Yawri D. Carr e CIFERRI, Ricardo Rodrigues. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Quirós, Y. D. C., & Ciferri, R. R. (2023). Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
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Quirós YDC, Ciferri RR. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
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Quirós YDC, Ciferri RR. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original (2023)
Costa, Hian Clisman de Medeiros; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, CRÉDITO, VAREJO
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ABNT
COSTA, Hian Clisman de Medeiros. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Costa, H. C. de M. (2023). Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf
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Costa HC de M. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf
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Costa HC de M. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (2023)
Pires, Leonardo Caresia; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CLASSIFICAÇÃO
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ABNT
PIRES, Leonardo Caresia. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra?. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Pires, L. C. (2023). Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS (2022)
Laruccia, Jaqueline Beserra; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CRÉDITO TRIBUTÁRIO
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ABNT
LARUCCIA, Jaqueline Beserra. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Laruccia, J. B. (2022). Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
NLM
Laruccia JB. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
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Laruccia JB. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook (2022)
Bigolin, Leonardo Cappellesso; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES SOCIAIS, FAKE NEWS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BIGOLIN, Leonardo Cappellesso. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Bigolin, L. C. (2022). Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
NLM
Bigolin LC. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
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Bigolin LC. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means (2022)
Piccirilli, Núbia Helena de Molfetta; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BANCO DE DADOS, COVID-19, VACINAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PICCIRILLI, Núbia Helena de Molfetta. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Piccirilli, N. H. de M. (2022). Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
NLM
Piccirilli NH de M. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
Vancouver
Piccirilli NH de M. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (2022)
Inhesta, Danielle Christina Fernandes; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
INHESTA, Danielle Christina Fernandes. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf. Acesso em: 05 jun. 2024.
APA
Inhesta, D. C. F. (2022). Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
NLM
Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
Vancouver
Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf

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