Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19127
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.creator.ID | FIGUEIREDO, L. O. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | LIMA, Rafael Bezerra Correia. | |
dc.contributor.advisor1ID | LIMA, R. B. C. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3372942686315175 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | ACIOLI JUNIOR, George. | |
dc.description.resumo | A popularização de redes neurais para problemas de classificação, a disponibilidade de ferramentas para descrição e treinamento de tais redes em serviços de nuvem e softwares para cálculo numérico, tem implicado em uma redução na carga de trabalho associada ao desenvolvimento de uma solução por rede neural. Porém limitações de desempenho em processadores e placas gráficas, comparados com o disponível em FPGAs (Field Programmable Gate Array) no seu suporte a paralelismo e design sob demanda, tem tornado a escolha desta última plataforma como hardware aceleradora para modelos treinados de redes. As múltiplas competências necessárias para a execução de um fluxo de desenvolvimento compreendendo desde o treinamento até a descrição em hardware de uma rede neural tem seus nuances estudados neste trabalho. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFCG | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharia Elétrica. | pt_BR |
dc.title | Estudo de viabilidade para implementação em hardware de técnica de aprendizado de máquina. | pt_BR |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.description.abstract | The proliferation of the use of neural networks for classification issues, the availability of tools to describe and train such networks in cloud infrastrucutres and numerical computing softwares, results in a reduction of the work load related to the deployment of neural network solutions. Limitations in performance of processors and graphical units, in comparison to what FPGAs have to offer in its support to parallel computing and under demand design, has make these platforms as first choice in hardware acceleration for trained neural networks models. The several proficiencies required to fulfill a development flow comprising the training of a network and its description in hardware have their details studied in this undergraduate thesis. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19127 | |
dc.date.accessioned | 2021-05-28T21:06:06Z | |
dc.date.available | 2021-05-28 | |
dc.date.available | 2021-05-28T21:06:06Z | |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Viabilidade - aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Estudo de viabilidade - aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Descrição em hardware | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais | pt_BR |
dc.subject | Serviço de nuvem | pt_BR |
dc.subject | FPGA - Field Programmable Gate Array | pt_BR |
dc.subject | Field Programmable Gate Array | pt_BR |
dc.subject | Machine learning | pt_BR |
dc.subject | Feasibility - machine learning | pt_BR |
dc.subject | Feasibility study - machine learning | pt_BR |
dc.subject | Hardware description | pt_BR |
dc.subject | Neural networks | pt_BR |
dc.subject | Cloud service | pt_BR |
dc.subject | FPGA - Field Programmable Gate Array | pt_BR |
dc.subject | Field Programmable Gate Array | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.creator | FIGUEIREDO, Lucas Oliveira de. | |
dc.publisher | Universidade Federal de Campina Grande | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.title.alternative | Feasibility study for hardware implementation of machine learning technique. | pt_BR |
dc.identifier.citation | FIGUEIREDO, Lucas Oliveira de. Estudo de viabilidade para implementação em hardware de técnica de aprendizado de máquina. 2020. 31f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19127 | pt_BR |
Appears in Collections: | Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica - CEEI - Monografias |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
LUCAS OLIVEIRA DE FIGUEIREDO - TCC ENG. ELÉTRICA 2020.pdf | Lucas Oliveira de Figueiredo - TCC Eng. Elétrica 2020. | 1.07 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.