100 sugestões de temas para TCC em Aprendizado Profundo (Deep Learning)
- Prof. Bruna
- 28 de set.
- 4 min de leitura
O Aprendizado Profundo (Deep Learning) é um ramo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar padrões complexos em grandes volumes de dados. Ele é aplicado em diversas áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural, saúde, robótica, finanças e muito mais. Escolher um tema de TCC em Deep Learning permite explorar desde aplicações práticas até avanços teóricos, contribuindo com soluções inovadoras e pesquisas de ponta.
Este guia apresenta 100 sugestões de temas para TCC em Deep Learning, divididas em categorias, com ideias que abrangem inovação tecnológica, desafios atuais e tendências futuras.
100 Sugestões de Temas para TCC em Deep Learning
1. Visão Computacional (Computer Vision)
Detecção de objetos em tempo real usando YOLO e variantes.
Reconhecimento facial com redes convolucionais profundas.
Segmentação semântica de imagens médicas.
Reconhecimento de gestos humanos com CNNs e LSTM.
Classificação automática de doenças em imagens de plantas.
Reconhecimento de placas de veículos em ambientes urbanos.
Detecção de anomalias em vídeos de segurança.
Reconstrução 3D a partir de imagens 2D.
Aplicações de GANs na geração de imagens realistas.
Identificação de padrões em imagens de satélite para monitoramento ambiental.
Diagnóstico de câncer em imagens de radiografia ou mamografia.
Estimação de idade e emoção a partir de rostos.
Detecção de defeitos industriais usando visão computacional.
Reconhecimento de ações humanas em vídeos.
Super-resolução de imagens com redes neurais profundas.
Rastreamento de objetos em vídeos usando DeepSORT.
Análise de tráfego urbano a partir de câmeras de monitoramento.
Reconhecimento de caracteres manuscritos em diferentes idiomas.
Aplicação de autoencoders para compressão de imagens.
Classificação de estilos arquitetônicos a partir de fotos de construções.
2. Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Tradução automática de textos com Transformers.
Resumo automático de notícias usando redes seq2seq.
Análise de sentimento em redes sociais com BERT.
Detecção de fake news usando Deep Learning.
Geração automática de texto criativo com GPT-like models.
Chatbots inteligentes com aprendizado profundo.
Reconhecimento de entidades nomeadas em textos jurídicos.
Correção automática de erros gramaticais.
Classificação de tópicos em grandes volumes de textos científicos.
Detecção de discurso de ódio em comentários online.
Resposta automática a perguntas complexas com Transformers.
Tradução de linguagem de sinais para texto usando deep learning multimodal.
Modelagem de diálogos contextuais.
Análise de semântica em textos literários.
Extração de informações relevantes de documentos médicos.
Predição de autor de textos com deep learning.
Reconhecimento automático de intenções em assistentes virtuais.
Detecção de plágio em textos acadêmicos usando redes neurais.
Aplicações de embeddings em recomendação de conteúdo.
Análise de similaridade semântica entre documentos.
3. Áudio e Música
Reconhecimento automático de fala (ASR).
Síntese de voz com redes neurais profundas.
Detecção de emoções na fala.
Classificação de gêneros musicais.
Identificação de instrumentos em gravações musicais.
Separação de fontes sonoras (source separation).
Geração de música com redes neurais recorrentes.
Reconhecimento de falhas em equipamentos a partir de áudio.
Tradução de áudio para texto em tempo real.
Aprendizado profundo para cancelamento de ruído em áudio.
4. Saúde e Biomedicina
Diagnóstico automático de doenças oculares com CNNs.
Predição de risco de doenças cardíacas usando redes profundas.
Detecção de tumores em imagens de ressonância magnética.
Análise de imagens histopatológicas para detecção de câncer.
Previsão de surtos de doenças usando séries temporais e LSTM.
Detecção de fraturas em radiografias.
Classificação de células sanguíneas com Deep Learning.
Monitoramento de pacientes usando sensores e redes profundas.
Análise de sinais eletrocardiográficos com redes convolucionais.
Diagnóstico de Alzheimer a partir de imagens cerebrais.
5. Jogos e Simulações
Agentes inteligentes para jogos usando deep reinforcement learning.
Geração automática de cenários em jogos com GANs.
Otimização de estratégias em jogos de tabuleiro com deep learning.
Aprendizado por reforço em simulações de trânsito.
Predição de comportamento de jogadores em jogos online.
Criação de NPCs inteligentes com redes neurais.
Simulação de física realista em ambientes virtuais.
Treinamento de robôs virtuais em ambientes simulados.
Deep learning para geração procedural de mapas.
Predição de resultados em jogos esportivos.
6. Robótica e Controle
Controle de braços robóticos com redes neurais profundas.
Navegação autônoma de drones com visão computacional.
Aprendizado de trajetórias robóticas por imitação.
Reconhecimento de objetos para manipulação robótica.
Robôs colaborativos com percepção avançada.
Predição de falhas em robôs industriais.
Detecção de obstáculos em veículos autônomos.
Controle adaptativo de drones com reinforcement learning.
Robótica assistiva com deep learning.
Planejamento de movimento para robôs móveis.
7. Segurança e Detecção de Fraudes
Detecção de intrusão em redes com deep learning.
Reconhecimento facial em sistemas de segurança.
Detecção de fraudes em transações financeiras.
Análise de malware usando redes profundas.
Prevenção de ataques cibernéticos com deep learning.
Autenticação biométrica baseada em padrões de comportamento.
Reconhecimento de voz para autenticação segura.
Detecção de deepfakes em imagens e vídeos.
Monitoramento de atividades suspeitas em vídeos de segurança.
Análise de padrões de login para detecção de bots.
8. Otimização e Modelos Avançados
Compressão de modelos de deep learning para dispositivos móveis.
Otimização de hiperparâmetros em redes profundas.
Transfer learning aplicado a múltiplos domínios.
Aprendizado contínuo (continual learning) em redes neurais.
Explicabilidade de modelos de deep learning (XAI).
AutoML para construção automática de redes profundas.
Modelos generativos aplicados à criação de dados sintéticos.
Redução de consumo energético em treinamento de redes neurais.
Aprendizado federado para privacidade de dados.
Avaliação de robustez de modelos contra ataques adversariais.
FAQ
1. O que é Deep Learning?
Deep Learning é um ramo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para aprender representações complexas dos dados.
2. Qual a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?
Machine Learning tradicional depende de features extraídas manualmente, enquanto Deep Learning aprende automaticamente representações de alto nível a partir dos dados brutos.
3. Quais áreas posso explorar com Deep Learning?
Visão computacional, processamento de linguagem natural, áudio e música, saúde, robótica, segurança, otimização de modelos e jogos.
4. Preciso saber programação para fazer TCC em Deep Learning?
Sim, conhecimentos em Python e bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch são essenciais.
5. Quais dados posso usar?
Você pode usar datasets públicos, como ImageNet, CIFAR-10, COCO, Kaggle datasets ou criar seu próprio conjunto de dados.
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