Redes Neurais Artificiais & Deep Learning
Este site é o portfólio das entregas da disciplina. Ele cresce ao longo do semestre: cada exercício e cada projeto vira um item de menu, e o repositório que o gera é parte da avaliação — o professor lê o site publicado e o repositório (Markdown, código e histórico do Git).
Identificação
Quem responde por este repositório. Os exercícios são individuais; a equipe do projeto — que pode ser diferente — fica registrada na página do projeto.
| Nome completo | GitHub | |
|---|---|---|
Como usar este template
Este é um bloco de notas versionado: registre o que foi feito, o que falta e as decisões tomadas, commitando a cada avanço. O prazo de uma entrega é o timestamp do último commit que toca a pasta daquela entrega — não a hora do formulário nem a da publicação no Pages.
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Status das entregas
Datas, pesos e regras são da sua edição
O overview da edição traz o calendário, os pesos de cada entrega e as regras de avaliação. Este template não os repete — copie para cá o que a sua turma precisa acompanhar, ou mantenha só o status.
A lista abaixo é o conjunto usual de entregas; acrescente ou remova itens conforme a sua edição, ajustando também as pastas em docs/ e a nav do mkdocs.yml.
Exercícios — individuais
Projeto — em equipe
Um projeto, um dataset, três entregas:
Checklist antes de cada entrega
- Repositório público e o GitHub Pages construindo sem erro.
- Caminho correto:
docs/exercises/<slug>/index.md(oudocs/projects/<slug>/index.md). - Front matter com
exercise:(ouproject:) eai_use:preenchidos. - Títulos espelhando a estrutura do enunciado (
## Exercise N,### A,### B, ...). - Figuras commitadas em
figures/, numeradas e exibidas no relatório. - Scripts como arquivos reais em
code/, referenciados via--8<--. - Tabela Results summary completa, sem linhas em branco.
- Último commit anterior ao prazo.
Escreva para defender
As notas da disciplina costumam estar sujeitas a defesa oral, e a nota do projeto, a uma prova sobre o próprio projeto. Escreva relatórios que você consiga sustentar meses depois — o que inclui entender cada linha do código que está no repositório. Confira as regras da sua edição no overview.
Uso de IA
O campo ai_use é obrigatório em toda entrega. Colaborar com IA é permitido; não declarar o uso, não. Descreva o que foi gerado, revisado ou depurado com apoio de IA — ou escreva "none".