cis-trainee

Repositório para publicação dos desafios para Trainee do capítulo estudantil do IEEE-CIS da UnB

1º período

No primeiro período foram dados dois desafios, listados abaixo.

Regressão

Usando algoritmos de regressão linear para prever a qualidade de vinhos.

regressao.ipynb

Classificação

Usando algoritmos de classificação para determinar se um indivíduo tem renda maior que $ $50.000$.

classificacao.ipynb

2º período - Clusterização

O segundo período possuiu apenas um desafio, implementar algoritmos de clusterização para analisar performance acadêmica de alunos.

clusterizacao.ipynb

3º período - Perceptrons e MLP

Implementação de Multi-Layer Perceptron para classificação de corpos astronômicos em estrelas, galáxias e quasares. Além disso, também foi feita uma implementação de uma rede neural do zero para aplicação no dataset MNIST Digits Classification.

mlp.ipynb

4º período - Visão Computacional

A atividade do quarto período foi implementar um algoritmo de visão computacional para classificação de nuvens.

cloud_classification.ipynb

5º período - LLMs

O quinto período aborda o tema de LLMs. Para isso, foram feitos 3 notebooks:

• transformers.ipynb: Notebook explicando passo a passo uma implementação de transformadores.

• fake_news.ipynb: Notebook com um exemplo de classificação de fake news usando blocos nativos do PyTorch.

• fake_news_custom.ipynb: Notebook com exemplo de classificação de fake news usando blocos criados do zero em PyTorch.