Informações Principais      Resumo      Abstract      Introdução      Conclusão      Download            Informações Principais     Semestre: 2016/I Data de Apresentação: 5/7/2016 - Terça-Feira Hora da Apresentação: 15:30:00 Sala: S-207 Acadêmico(a): Caique Albert Muller Reinhold Título: MODELO DE UMA REDE NEURAL PROFUNDA PARA RECONHECIMENTO DE TEXTO MANUSCRITO OFFLINE Membros da Banca:     Orientador(a): Luciana Pereira de Araújo Kohler   E-mail(s): lpa@furb.br   Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/4646552734648125   Formação: Mestrado em Computação Aplicada   Área de Concentração: Engenharia de Software (Sistemas Colaborativos)   Contatos: Telefone: (47) 3321-0949    Sala: S-223/ DSC - Campus IV/Furb     Especialista: Daniel Theisges dos Santos   E-mail(s): danielblu@gmail.com   Currículo Lattes: .   Formação: Mestrado em Ciência da Computação   Área de Concentração: Sistemas de Conhecimento     Convidado(a): Mauro Marcelo Mattos   E-mail(s): mattos@furb.br Site: http://www.inf.furb.br/~mattos   Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/0250550912943542   Formação: Doutorado em Engenharia de Produção   Área de Concentração: Sistemas de Informação   Contatos: Sala: T-210-P - Campus IV/Furb   Área de Concentração: Não definido Linha de Pesquisa: Tecnologias Aplicadas ao Desenvolvimento de Sistemas Curso: Ciência da Computação Nível: Graduação Palavras Chave: Aprendizado profundo. Redes neurais convolucionais. Redes neurais Recorrentes. Reconhecimento de texto manuscrito. Keywords: Deep learning. Convolutional neural networks. Recurrent neural networks. Handwritten text recognition Link de Acesso para a Biblioteca: Indisponível