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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Score comportamental de crédito: avaliação de performance de diferentes algoritmos (2024)
Zoha, Gabriel Salimene; Amancio, Diego Raphael (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, POLÍTICA DE CRÉDITO
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ABNT
ZOHA, Gabriel Salimene. Score comportamental de crédito: avaliação de performance de diferentes algoritmos. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003228511. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Zoha, G. S. (2024). Score comportamental de crédito: avaliação de performance de diferentes algoritmos (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003228511
NLM
Zoha GS. Score comportamental de crédito: avaliação de performance de diferentes algoritmos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228511
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Zoha GS. Score comportamental de crédito: avaliação de performance de diferentes algoritmos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228511
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
O processo criativo e a inteligência artificial (2022)
Tognini, Juliano da Cunha; Mubarac, Claudio (Orientador)
Unidade: ECA
Subjects: CRIAÇÃO ARTÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
TOGNINI, Juliano da Cunha. O processo criativo e a inteligência artificial. . São Paulo: Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/698b3612-f04d-4913-b5e0-89bbfe8b4a79/tc5247-Juliano-Tognini-Processo.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026. , 2022
APA
Tognini, J. da C. (2022). O processo criativo e a inteligência artificial. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação), São Paulo: Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/698b3612-f04d-4913-b5e0-89bbfe8b4a79/tc5247-Juliano-Tognini-Processo.pdf
NLM
Tognini J da C. O processo criativo e a inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/698b3612-f04d-4913-b5e0-89bbfe8b4a79/tc5247-Juliano-Tognini-Processo.pdf
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Tognini J da C. O processo criativo e a inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/698b3612-f04d-4913-b5e0-89bbfe8b4a79/tc5247-Juliano-Tognini-Processo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina (2022)
Pádua, Lucas Guedes de; Guazzaroni, Maria Eugenia (Orientador)
Unidade: FMRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, OBESIDADE, DIABETES MELLITUS, TRATO GASTROINTESTINAL
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ABNT
PÁDUA, Lucas Guedes de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Pádua, L. G. de. (2022). Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
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Pádua LG de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
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Pádua LG de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Machine learrning optimization of a magneto-optical trap (2020)
Santos, Lucas Marcelo Sá Marques dos; Telles, Gustavo Deczka (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA ATÔMICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ÓPTICA
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ABNT
SANTOS, Lucas Marcelo Sá Marques dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Santos, L. M. S. M. dos. (2020). Machine learrning optimization of a magneto-optical trap (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
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Santos LMSM dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
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Santos LMSM dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (2019)
Viana, Paulo Augusto Alves Luz; Cliquet Junior, Alberto (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETROMIOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LOGÍSTICA, SINAIS BIOMÉDICOS
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ABNT
VIANA, Paulo Augusto Alves Luz. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Viana, P. A. A. L. (2019). Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
NLM
Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
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Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (2019)
Godinho, Lahiri Jumonji; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA
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ABNT
GODINHO, Lahiri Jumonji. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Godinho, L. J. (2019). Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
NLM
Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
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Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (2018)
Rocha, Luiz Victor Linhares; Asada, Eduardo Nobuhiro (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
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ABNT
ROCHA, Luiz Victor Linhares. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Rocha, L. V. L. (2018). Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
NLM
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
Vancouver
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol (2018)
Lopes, Henrique Figueira; Rodrigues, Evandro Luis Linhari (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FUTEBOL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Henrique Figueira. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Lopes, H. F. (2018). Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf
NLM
Lopes HF. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf
Vancouver
Lopes HF. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (2017)
Miyazaki, Caio Kioshi; Guizilini, Vitor Campanholo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TERCEIRA DIMENSÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIYAZAKI, Caio Kioshi. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Miyazaki, C. K. (2017). Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
NLM
Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
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Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Emprego do Modelo de Markov escondidio na análise de séries temporais (2015)
Lopes, Meigarom Diego Fernandes; Mello, Rodrigo Fernandes de (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Meigarom Diego Fernandes. Emprego do Modelo de Markov escondidio na análise de séries temporais. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/604ff2cd-9ff8-43fe-9eb3-ad7e7cb6c599/Lopes_Meigarom_Diego_Fernandes-tcc.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Lopes, M. D. F. (2015). Emprego do Modelo de Markov escondidio na análise de séries temporais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/604ff2cd-9ff8-43fe-9eb3-ad7e7cb6c599/Lopes_Meigarom_Diego_Fernandes-tcc.pdf
NLM
Lopes MDF. Emprego do Modelo de Markov escondidio na análise de séries temporais [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/604ff2cd-9ff8-43fe-9eb3-ad7e7cb6c599/Lopes_Meigarom_Diego_Fernandes-tcc.pdf
Vancouver
Lopes MDF. Emprego do Modelo de Markov escondidio na análise de séries temporais [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/604ff2cd-9ff8-43fe-9eb3-ad7e7cb6c599/Lopes_Meigarom_Diego_Fernandes-tcc.pdf

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