V1z em 03h05min de 27 de junho de 2013

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	'''[Time 1 vence o desafio de reconhecimento de faces do Facebook]'''		'''[Time 1 vence o desafio de reconhecimento de faces do Facebook]'''

	'''[[~~PAA~~\|Link para o curso atual (2013 em diante)]]'''		'''[[ALN\|Link para o curso atual (2013 em diante)]]'''

V1z em 03h04min de 27 de junho de 2013

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	'''[Time 1 vence o desafio de reconhecimento de faces do Facebook]'''		'''[Time 1 vence o desafio de reconhecimento de faces do Facebook]'''

			'''[[PAA\|Link para o curso atual (2013 em diante)]]'''


	= Informacao Comum a Ambos os Cursos =		= Informacao Comum a Ambos os Cursos =

V1z: /* Provas */ p1

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Provas: p1

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	=== Provas ===		=== Provas ===
			* '''P1:''' [http://wiki.nosdigitais.teia.org.br/Imagem:P1-aln.pdf]
	* '''P2:''' Quinta-feira dia 12/Jul horario de aula		* '''P2:''' Quinta-feira dia 12/Jul horario de aula
	* '''Final-Sub:''' Sexta-feira 13/Jul 14h		* '''Final-Sub:''' Sexta-feira 13/Jul 14h

V1z: archiving 2012 course

2013-06-20T16:44:25Z

archiving 2012 course

Página nova

Esta é a página oficial do curso de Álgebra Linear Numérica (graduação) e do curso de Analise Matricial (pós) do [http://en.wikipedia.org/wiki/IPRJ IPRJ], contendo material potencialmente útil ao publico geral.

'''[Time 1 vence o desafio de reconhecimento de faces do Facebook]'''

= Informacao Comum a Ambos os Cursos =
* Instrutor: [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri prof. Ricardo Fabbri] (graduação e pós) e [http://lattes.cnpq.br/6680742566331144 prof. Francisco Duarte Moura Neto] (pós) (fmoura at iprj)
* Recomenda-se aos alunos a assistirem as aulas de ambos os cursos sempre que possivel, dado o estilo diferente e complementar a assuntos similares.

== Software ==
* Usaremos o [[Scilab]] primariamente.
* Python e Octave sao alternativas aceitaveis.

== Tarefas ==

As tarefas devem ser formatadas com notacao matematica adequada, preferencialmente em [[Latex]].

'''Somente serao aceitos arquivos eletronicos no formato PDF ou outro formato aberto como .odt'''

Quando a tarefa involver qualquer programacao, o aluno devera enviar o codigo fonte. O codigo junto com a documentacao devera estar dentro de um
unico diretorio comprimido com .zip ou tar, com o nome do aluno, disciplina e data.

=== Tarefa 0 ===

* Revisar algebra linear
** Assistir aos [http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ videos do Gilbert Strang], em especial:
*** [http://www.youtube.com/watch?v=nHlE7EgJFds The four fundamental subspaces - lecture 10] (garanta a compreensao deste video, assita aos anteriores se necessario)
*** [http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/video-lectures/lecture-21-eigenvalues-and-eigenvectors/ Eigenvalues and Eigenvectors - lecture 21]
*** [http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/video-lectures/lecture-29-singular-value-decomposition/ SVD - lecture 29]

=== Tarefa 1 ===
* SVD + Scilab
** Plotar circulo unitario
** Escolha uma matriz A
** Transformar cada ponto por A
** SVD visual: visualizar os eixos e esticamento da transformacao efetuada por A
** Realizar SVD usando a funcao SVD propriamente dita
** Repetir com outras matrizes A, aleatorias e nao-aleatorias. Qual o poder de modelagem de matrizes na pratica que voce pode observar assim?
** Digitar o resultado, preferencialmente em [[Latex]], e entregar por email ou impresso.

=== Tarefa 2 ===
* Repetir Tarefa 1 para matriz 3x3 em coordenadas homogeneas - modelam rotacoes, translacoes e homografias em 2D de maneira linear em 3D
* O circulo unitario se transforma para qual objeto?

=== Tarefa 3: Projeto de Reconhecimento de Faces ===

==== Exemplo de Album com Algumas Faces (Facebook upload) ====
[[Imagem:Album1.png|600px]]

==== Exemplo de Faces detectadas, a serem reconhecidas no projeto (logo apos Facebook upload) ====
[[Imagem:Album2-faces.png|600px]]

==== Times do Trabalho - Graduacao ====
Time 1:
* Felyppe Rodrigues
* Lucas Vieira
* Marco André
* Marcio V. Dias
* Renato Rodrigues Dutra
* Samuel Galdino Drilard

Time 2:

* Diego Pablo
* Diogo B.
* Dayany Rosa
* Felipe Pimenta
* Ranna Silveira

==== Entrega do Trabalho ====

O trabalho devera ser entrege nas seguintes partes:
* Relatorio
** '''Data de entrega:''' ate ultimo dia de aula - sexta, 13 de julho até a meia-noite
** Secoes Obrigatorias:
*** Introducao
*** Descricao clara do problema
*** Descricao da implementacao
*** '''Mais importante:''' Descricao do processo de desenvolvimento
**** Experimentos, discussao, analise dos resultados
*** Conclusao e ideias para trabalho futuro
*** Cada membro do grupo deverá também escrever uma seção de, no mínimo, 2 páginas relatando sua contribuição e experiencia com o trabalho

* Codigo
** '''Data de entrega:''' segunda, 9 de julho até a meia-noite
** Dividir a entrega do codigo em 2 partes:
*** Codigo-fonte
**** README devera incluir instrucoes detalhadas de como rodar o codigo
*** Base de dados:
**** README deve descrever como a base esta organizada
** Sugestao p/upload: [http://one.ubuntu.com Ubuntu One > 5GB de espaço]

'''Aviso p/turma de Graduação:'''
* Criterio de avaliacao: A nota de trabalho sera dada com base na qualidade do relatorio
* '''Bonus #1:''' O grupo que tiver melhor performance podera pular a P2, ou seja, obtera nota 10 na prova P2. A performance sera medida em taxa de reconhecimento numa serie de bases de dificuldade facil a dificil, elaboradas pelo professor durante a correcao, sem o conhecimento previo do aluno.
* '''Bonus #2:''' O aluno que apresentar um codigo ao professor que apresente melhor performance que o programa dos alunos da pos, e for capaz de explicar o codigo, tera uma gratificacao especial de media final 10.0, o que sera importante para o curriculo do aluno empenhado.
* '''Observacao: Sem ter ao menos feito a P2 minimamente nao sera possivel obter qualquer bonus de nota 10.'''
* Àqueles que fizerem P2: ''a prova P2 sera em grande parte baseada neste trabalho.''

= Algebra Linear Numerica (graduacao) =

* Quartas 7am-9:40am Sala 205
* Quintas 9:40am-11:30am Sala 216

== Conteudo aproximado ==
* Foco: [http://pt.wikipedia.org/wiki/SVD SVD]/Singular Value decomposition, auto-valores/auto-vetores, [http://pt.wikipedia.org/wiki/PCA PCA/Principal Component Analysis], demais decomposicoes matriciais.

== Recursos principais ==
* Livro-texto: nao ha. mas veja a bibliografia do curso da pos.
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/fabbri-coordinate_changes.pdf Notas sobre sistemas de coordenadas, matriz relativa a dadas bases, rotacoes (pdf)]

=== Aulas ===

====Listagem parcial====

* Primeiras aulas: overview, SVD, PCA, aplicacoes, notacao, bases vs sistemas de coordenadas
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/aula-rotacoes-sistemas-coordenadas-20120322.odp Rotacoes e Sistemas de Coordenadas mar 22]
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/aula-rotacoes-sistemas-coordenadas-20120404.odp Rotacoes e Sistemas de Coordenadas apr 4]
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/aula-svd-02.odp SVD parte 2]
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/informal-lecture-notes-numerical_linear_algebra-cardo_fabbri-whiteboard-20120627.pdf Aula Informal projeto e relatorio eigenfaces/PCA jun 27]
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/informal-lecture-notes-numerical_linear_algebra-cardo_fabbri-whiteboard-20120704.pdf Aula Informal PCA jul 4]

=== Provas ===
* '''P2:''' Quinta-feira dia 12/Jul horario de aula
* '''Final-Sub:''' Sexta-feira 13/Jul 14h

=== Criterio de Avaliacao ===
* '''Trabalhos:''' 20% da media - o ultimo trabalho (reconhecimento) valera a metade disto, ou seja, 10% da media
* O criterio final ficou (favor avisar se precisar adicionar detalhes ou corrigir no caso de erro/discrepancia):

Pessoal, conversei com o professor sobre o erro no critério de avaliação, e, como pedido por ele, estou alterando o valor da média
para se passar direto.

<small>
M_p = (P1 + P2)/2
M = 0.8*M_p + 0.2*T (atualizado de 10% para 20% com acordo dos alunos), onde T é a nota dos trabalhos
Se M >= 5, passou --> M (''facilitando: considere T=10,0 no M `a esquerda desta desigualdade aqui'')
prova final - faz quem quiser, mas combinamos que teria de seria feita por quem obtiver M < 5
- facilitando: considere T=10,0 e calcule uma media M otimista, para ver se precisa fazer a final. ou seja:

- Se M_p < 6.25, precisa fazer final! *************************

M_f = 0.5*(M + P_f) = 0.5*(0.8M_p + 0.2*T + P_f) = 0.2*P1 + 0.2*P2 + 0.5*P_f + 0.1*T
Se M_f >= 5, passa --> M_f
Sub: repoe menor de P1, P2, P_f (apenas se alguem faltou alguma prova ou quiser melhorar nota - mas quem entregar ira substituir)
M_sub = media com sub
Se M_sub >= 5, passou --> M_sub

Adendo (em acordo com os alunos): a M_sub = M_f pois sera considerada a mesma prova. Quem for usar a prova como Sub ira substituir a nota independentemente do resultado.
</small>

= Analise Matricial (pós) =

* Quartas 5pm-6:30pm Sala 210
* Quintas 5pm-6:30pm Sala 210 (confirmar)

== Recursos principais ==
* Livro-texto: "Numerical Matrix Analysis", Ilse Ipsen (ver uerj.tk) http://www2.alibris-static.com/isbn/9780898716764.gif
* livro classico: "Matrix Computations", Gene Golub et. al. (inventor do algoritimo mais usado de SVD).

=== Aulas ===
==== Listagem parcial ====
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/01-analise_matricial-2012-livro_cap01.odp Matrizes, Notacao e Conceitos Elementares] (~cap 1 livro)
* [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/02-analise_matricial-2012-livro_cap02_parte1.odp Sensitividade, Erros e Normas - parte 1] (cobre cap 2 livro ate normas de matrizes)

[[Category:IPRJ]]
[[Category:Lab Macambira]]

Algebra Linear Numerica 2012 - Histórico de revisão

V1z em 03h05min de 27 de junho de 2013

V1z em 03h04min de 27 de junho de 2013

V1z: /* Provas */ p1

V1z: archiving 2012 course