Evolução de um modelo de aprendizagem de detecção de objetos no ensino médio

Abstract

As tecnologias estão cada vez mais integradas em nosso cotidiano, e por conseguinte, o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) é cada vez maior, inclusive para a detecção de objetos. Portanto, é importante que os estudantes de ensino médio compreendam essas tecnologias, para que os mesmos possam usá-las e desenvolvê-las de forma responsável e ética. Neste contexto educacional, a camada visual ODIN surge com o intuito de oferecer um ambiente visual para o desenvolvimento de modelos de detecção de objetos dentro de um Jupyter Notebook rodando no Google Colab. Porém, o ODIN é uma ferramenta que ainda carece de algumas funcionalidades. Assim, o objetivo geral deste trabalho é desenvolver um modelo de aprendizagem de ML voltado à detecção de objetos no ensino médio, evoluindo a camada visual ODIN. A versão atualizada do ODIN implementa novas funcionalidades de importação de imagens rotuladas, exportação do modelo treinado, utiliza algoritmos mais recentes de treinamento de modelo e apresenta os resultados de treinamento e predição do modelo de forma amigável ao público alvo, além de melhorias gerais de interface e estabilidade do sistema. Este trabalho também atualiza o curso “Detecção de Objetos - use - ODIN” com base nas evoluções apresentadas. Com este trabalho espera-se entregar uma solução completa de ensino de detecção de objetos para estudantes do ensino médio para popularizar este conhecimento já nas escolas brasileiras.