Teaching – Ensino

2019.2

  1. Eletricidade Básica
  2. Introdução a Metodologia Científica

Atenção: por motivo de força maior as aulas com o prof. Clécio só retornarão a partir  do dia 4/10 (sexta feira).

Eletricidade Básica

Listas para P1:
Lista 1
Moysés Nussenzveig, Física Básica, vol III , 1 Ed.
Cap 2: 1,5,7,8,9
Cap 3: 2,6,9,13,16
Young e Freedman, Física III, 14 Ed.
Cap 21:
1,3,20,21,23,27,34,37,42,45,72,86,91.
Cap 22:
1,7,9,12,13,33,49,61,62.

Lista 2
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 4: 1,3,4,6,10
Cap 5: 2,4,9,10
Young e Freedman, Física III, 14 Ed.
Exercícios
Cap 23:
13, 14, 19,41, 46, 50, 59, 63, 66, 67, 81, 82, 83
Cap 24:
4, 12, 40, 45, 64, 66,67

 

Metodologia Científica

Material de apoio para P1 (Data a definir):
Apostila de Metodologia UFSM(Unidade 1 e 2)
Apostila Metodologia (Capes) (Unidade 1 e 2)

P2:

Temas para seminários, grupos de no máximo 4 pessoas – 20 min

Movimentos anticiência: A terra é plana
Movimentos anticiência: movimento anti-Vacinas
Teoria da Evolução x Design Inteligente
A partir do método científico, e de observações acessíveis e reproductíveis discuta o Heliocentrismo.
Alimentos transgênicos a luz da ciência, eles fazem mal?
Movimentos e sabedorias que se julgam ter respaldo científico a luz da ciência: Homeopatia
Movimentos e sabedorias que se julgam ter respaldo científico a luz da ciência: Cura Quântica
Aquecimento Global

Material complementar:

A Terra é Plana – Documentário.
Ponto de Mutação – Filme
O Nome da Rosa – Filme
Por que a filosofia é importante no ensino de ciência nas universidades? – Coluna Ilustríssima da Folha de SP
Não existem ciência exata (e vamos combinar que todas são humanas)
Why do I teach Plato to plumbers
Filosofia da ciência e Ensino de ciências: uma analogia – Alberto Villani

 

2019.1

 

Minicurso de Deep Learning:  Introduction to Deep Learning in Astronomy de 11-14 de fevereiro no IAG-USP.

  1. Eletricidade Básica
  2. Introdução a Metodologia Científica

Eletricidade Básica

Atenção: por motivo de força maior as aulas de Eletricidade Básica só retornarão no dia 29/03 (sexta feira).

Atenção temos um monitor : GABRIEL MEDEIROS DA CUNHA atendendo de 13h10 as 14h50 (Terça-Feira) e de 15h50 as 16h30 (Quinta-Feira).  Iniciando a partir de 19/03. Procurem por ele nas salas do bloco C.

Lista 1
Moysés Nussenzveig, Física Básica, vol III , 1 Ed.
Cap 2: 1,5,7,8,9
Cap 3: 2,6,9,13,16
Young e Freedman, Física III, 14 Ed.
Cap 21:
1,3,20,21,23,27,34,37,42,45,72,86,91.
Cap 22:
1,7,9,12,13,33,49,61,62.

Lista 2
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 4: 1,3,4,6,10
Cap 5: 2,4,9,10
Young e Freedman, Física III, 14 Ed.
Exercícios
Cap 23:
13, 14, 19,41, 46, 50, 59, 63, 66, 67, 81, 82, 83
Cap 24:
4, 12, 40, 45, 64, 66,67

Lista 3 (para T1)
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 6: 2,4,5,9
Cap 7. 1,3,4,5
Young e Freedman, Física III, 14 Ed.
Cap 25
Exercícios: 1, 2, 5 , 7,9,19,37
Cap 27
27, 34,35,39,42
Cap 28
27,40,43

Lista 4 (Para o T2)
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 8: 1,4,6,8,9,11
Cap 9: 4,5,7,8,10

Datas importantes (Atenção, atualizado dia 20/06):

26/06 – T2 da turma de mecânica.
27/06 – T2 de Produção
28/06 – P3 de Produção
03/07 – P3 de Mecânica
04/07 – PF de Produção
04/07 – PF de Mecânica

P3 e PF todo o conteúdo.

Metodologia Científica

Atenção, a data limite para entrega do trabalho final é dia 20/06.
Todos os trabalhos devem ser apresentados, impreterivelmente até dia 4/07

Material complementar:

A Terra é Plana – Documentário.
Ponto de Mutação – Filme
O Nome da Rosa – Filme
Por que a filosofia é importante no ensino de ciência nas universidades? – Coluna Ilustríssima da Folha de SP
Não existem ciência exata (e vamos combinar que todas são humanas)
Why do I teach Plato to plumbers
Filosofia da ciência e Ensino de ciências: uma analogia – Alberto Villani

Temas para seminários, grupos de no máximo 4 pessoas – 20 min

Movimentos anticiência: A terra é plana
Movimentos anticiência: movimento anti-Vacinas
Teoria da Evolução x Design Inteligente
A partir do método científico, e de observações acessíveis e reproductíveis discuta o Heliocentrismo.
Alimentos transgênicos a luz da ciência, eles fazem mal?
Movimentos e sabedorias que se julgam ter respaldo científico a luz da ciência: Homeopatia
Movimentos e sabedorias que se julgam ter respaldo científico a luz da ciência: Cura Quântica
Aquecimento Global


2018.2

  1. Deep Learning
  2. Eletricidade Básica
  3. Introdução a Metodologia Científica
  4. Tim 4
  5. Tim 2

Deep Learning

Tarefa1 (classificação): https://bitbucket.org/kognitalab/images_mini_challange/src/master/
Parte 2: Avalie seus resultados gerando uma curva ROC e calculando sua área.
Parte 3: Avalie a robustez do seu resultado redefinindo randomicamente os samples de treinamento e teste pelo menos 10-20 vezes e calculando o desvio padrão e a média da curva.
Parte 4: Avalie o overfitting da sua rede.
Parte 5: Adicione mais um bloco Conv+ReLu+Maxpool e refaça o passo 3. O resultado melhorou ou piorou? Você consegue obter alguma intuição desse resultado?

Tarefa2 (regressão):
Onde está o Wally (Where is Waldo)?
Objetivo: Dado um conjunto de imagens construir uma rede que contenha uma ocorrência que identifique onde ela se encontra, isto é, definir 4 parâmetros : xmin,ymin,xmax,ymax
Os dados estão disponíveis em /home/Dados/GeoSimula
Escolha entre imagens que contém fraturas ou que contém desmoronamentos e treine a sua rede. Avalie os seus resultados com um plot de completeza x distância ao centróide. Calcule a área dessa figura. Também produza alguns exemplos de imagens com os as caixas delimitadoras.
Agora, se você realmente quer encontrar o Wally entre em: findingwally.pythonanywhere.com/

Tarefa3 (Do it yourself!):
Faça você mesmo!
Objetivo: Sem ajuda do Keras ou tensorflow parta apenas do python e implemente e treine uma rede com poucas camadas “from the scratch”.
Use o exemplo em:  https://machinelearningmastery.com/implement-backpropagation-algorithm-scratch-python/
Desafio: Implemente uma camada convolucional e faça um python notebook com utilizando o seu exemplo. Escolha o padding e o stride de sua prefêrencia. Conselho: não vá deep, procure filtros pequenos e com 1 camada. Você percebe por que?
Parte 2:  Compare o seu resultado com uma rede idêntica criada e treinada no keras/Tensorflow.

Tarefa04
Aplique uma arquitura que você utilizou no dataset da tarefa01 (com as devidas adaptações)  tipo resnet, resnext, Inception no dataset do Strong Lensing Challenge, Gere as ROCs e compare as 4 arquiteturas. Repita o processo utilizando uma outra função custo (e.g. RMSE) e avalie o overfitting em todos os casos. Quais são as redes mais sujeitas a overfitting? Porque? Quantos parâmetros existem para ser otimizados em CADA arquitetura?

Tarefa05 – Time series

1- Siga o tutorial em : https://aboveintelligent.com/time-series-analysis-using-recurrent-neural-networks-lstm-33817fa4c47a
2 –  Siga o tutorial em : https://www.kaggle.com/amirrezaeian/time-series-data-analysis-using-lstm-tutorial
3 – Implemente uma rede recorrente (LSTM) para o challenge de classificação de chuvas https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain#description
Faça a sua própria implementação da solução vencedora: https://github.com/danzelmo/how-much-did-it-rain e compare com o desempenho da sua utilizando a métrica https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain#evaluation

1- Siga o tutorial em : https://aboveintelligent.com/time-series-analysis-using-recurrent-neural-networks-lstm-33817fa4c47a
2 –  Siga o tutorial em : https://www.kaggle.com/amirrezaeian/time-series-data-analysis-using-lstm-tutorial
3 – Implemente uma rede recorrente (LSTM) para o challenge de classificação de chuvas https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain#description
Faça a sua própria implementação da solução vencedora: https://github.com/danzelmo/how-much-did-it-rain e compare com o desempenho da sua utilizando a métrica https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain#evaluation

Tarefa06 – AE vs PCA

Demonstre que uma PCA equivale a AE com funções lineares em um escolha particular de loss function.

Leitura:
Introduction to Convolutional Neural Networks -Wu
A Beginner’s Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
The Deep Learning Book
Ferramentas (sugeridas):
Tensorflow,
Anaconda python 2.X ou 3.X
keras
jupyter

Leitura complementar: Planes don’t flap their wings: does AI work like a brain?
Datas importantes:

  • Limite para definição do seu projeto – 29/08
  • Entrega do resumo do trabalho – 26/09
  • Seminários com resultados preliminares – 24/10 e 31/10
  • Código atualizado no github -14/12
  • NT submetida – 14/12

O trabalho de final de curso deverá ser submetido (pelo menos) a revista Notas técnicas http://revistas.cbpf.br/index.php/nt/about/submissions#authorGuidelines


Eletricidade Básica (Eng. Produção)

Lista 1
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 2: 1,5,7,8,9
Cap 3: 2,6,9,13,16

Lista 2
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 4: 1,3,4,6,10
Cap 5: 2,4,9,10

P1 –> 14/09

Lista 3
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 6: 2,4,5,9
Cap 7. 1,3,4,5

Lista 4
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 8: 1,4,6,8,9,11

Lista 5
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 9: 4,5,7,8,10

Lista Extra – Desafio (vale 1,5 pt extra pra quem entregar no dia da P2 correta e legível)
Moyses vol III , 1 Ed.
Cap 10: 2, 4,8
Cap 12:  3,4

Atenção: Calendário alterado!
P2 –> 30/11
PR–> 7/12
PF–>14/12

Aviso: Não haverá aula nos dias 5/10 (sexta feira) e 26/10.
Não haverá aula dia 22/11
Peça a sua nota da P1 por e-mail. 

Introdução a Metodologia Científica (Eng. Produção)

Material complementar:
Por que a filosofia é importante no ensino de ciência nas universidades? – Coluna Ilustríssima da Folha de SP
Não existem ciência exata (e vamos combinar que todas são humanas)
Why do I teach Plato to plumbers
Filosofia da ciência e Ensino de ciências: uma analogia – Alberto Villani

Temas sugeridos para os debates:

  • Caso Galileu e Giordano Bruno
  •  Design inteligente x Teoria da Evolução
  •  Terra Plana x Terra redonda
  •  O homem foi a Lua?
  •  Celular causa câncer?
  • Alimentos transgênicos fazem mal?
  • Vacinas causam mais doenças do que previvem
    Regras:
  • Não poderão ser usados argumentos ou afirmações baseados em tecnologia inacessível (e.g. para o caso da terra redonda, imagens gerados por satélites) ou experimentos que não possam ser reproduzidos no contexto de sala de aula, exceto se baseado em resultados de papers (artigos) que passaram por processo de revisão por pares.
  • Todos os argumentos e afirmações devem possuir fontes e referencias ou serem       facilmente demonstráveis.
  • As referências devem ser previamente informadas aos demais debatedores (2 semanas no mínimo) para que sejam os mesmos possam se preparar para refutar.
  •  Todos os lados terão que apresentar um relatório com os seus argumentos e as conclusões.

Datas para os debates:
4/10 – Terra Plana x Terra redonda / O homem foi a Lua?
11/10 –  Alimentos transgênicos fazem mal? / Design inteligente x Teoria da Evolução
18/10 – Vacinas causam mais doenças do que previvem / Celular causa câncer?

Tim2

lista01
lista02
lista03

Tim4

lista01
lista02 – Gravitação
Observação:  Em alguns problemas dessa lista vocês poderão usar valores obtidos na internet de massa da terra, lua e distância da terra-sol por exemplo.

https://pt.wikipedia.org/wiki/Terra
https://pt.wikipedia.org/wiki/Lua

Aviso: Não haverá aula nos dias 5/10 (sexta feira) e 26/10 (sexta feira).