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rna-pp1's Introduction

Redes Neurais Artificiais

Projeto Prático 1

Olá!
Esse repositório contém o trabalho prático 1 para a obtenção de nota parcial na matéria de Redes Neurais Artificais.
A matéria está sendo feita na Universidade do Estado do Amazonas(UEA), mais especificamente na Escola Superior de Tecnologia(EST).
Qualquer dúvida, o nome dos integrantes do grupo e seus respectivos e-mails está na seção abaixo.

Grupo:

Daniel Akio ([email protected])
Ian Alves ([email protected])
Levi da Silva ([email protected])
Francisco Arcos ([email protected] )
William Azevedo ([email protected])

Resumo:

Esse foi um trabalho desenvolvido para analisar a situação do COVID-19 dentro da cidade de Manaus.
Dentro do trabalho, foram analisados a própria formatação do banco, quais os atributos relevantes, os não relevantes e os dados em si.
Analisou-se quantos casos houveram, o período de tempo, os bairros com maior incidência, a taxa de letalidade e entre outros.
Além disso, foram criados gráficos que ilustram os dados obtidos: Qual sexo mais afetado, casos novos por dia, casos recuperados por dia, etc.

Ferramentas utilizadas:

Python 3
Google Colab
Pandas

Banco de dados/DataFrame utilizado:

Para esse projeto, foi utilizado um banco de dados sobre o COVID, disponibilizado pelo Governo do Estado do Amazonas.
Esse banco de dados está disponível nesse repositório como "Manaus.csv" (Botão direito, salvar como .csv).
Mas também, você pode baixá-lo nesse link: https://covid19.manaus.am.gov.br/wp-content/uploads/Manaus.csv

Notebooks utilizados:

O notebook jupyter utilizado está disponível no repositório, link abaixo.
Notebook Jupyter.ipynb

Relatório:

Por fim, foi criado um relatório que contém tanto as informações relevantes do projeto quanto as suas interpretações feitas pela equipe.
O relatório foi feito em Latex, o link pode ser encontrado abaixo:
Relatório Latex
Além disso, pode-se encontrar o mesmo relatório em pdf, o link para ele está abaixo:
Relatório PDF

Bibliografia:

  • Faceli et al. (2011) - Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina. Editora LTC. Link

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Contributors

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