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Uniciencia
versão On-line ISSN 2215-3470versão impressa ISSN 1011-0275
Resumo
VILLALOBOS-MURILLO, Johnny; GARITA-GONZALEZ, Gabriela e ALFARO RAMIREZ, Byron Jesús. Desenvolvimento de competências: inteligência artificial e aprendizagem automática em estágios supervisionados de estudantes em ciências da computação. Uniciencia [online]. 2025, vol.39, n.1, pp.32-50. Epub 19-Mar-2025. ISSN 2215-3470. http://dx.doi.org/10.15359/ru.39-1.3.
(Objetivo)
O objetivo desta pesquisa centra-se no desenvolvimento de competências em inteligencia artificial e aprendizagem automática para estudantes que desejam experimentar a criação de modelos de aprendizagem automática.
(Metodologia)
O estudo foi realizado no Laboratório de Processamento Digital de Imagens da Universidade Nacional da Costa Rica, durante o I ciclo de 2023, por acadêmicos e estudantes da disciplina Prática Profissional; faz parte de uma pesquisa aplicada e exploratória, na qual foi criada e utilizada uma metodologia que mostra o passo a passo para classificar mamografias em benignas e malignas, desenvolvendo um modelo de aprendizagem automática. Foi utilizado um conjunto de dados composto por 118 imagens de mamografia previamente diagnosticadas.
(Resultados)
Os resultados estão divididos em duas áreas. A primeira é a sistematização do processo de ensino e aprendizagem com base nas competências, nos resultados de aprendizagem e na rubrica de avaliação da aprendizagem, nas áreas de inteligência artificial, aprendizagem automática e redes neurais. A segunda envolve os produtosgerados pela construção de um aplicativo computacional Mammography Classification Model, que integra uma rede neural de convolução que inclui a criação, o treinamento e a transformação de imagens.
(Conclusões)
Concluise que, a partir da instituição, modelos de aprendizagem voltados para os alunos podem ser inovados, para fortalecer competências que melhorem seu perfil profissional. Na área médica, a classificação das mamografias é uma oportunidade para desenvolver habilidades em ambiente real.
Palavras-chave : inteligência artificial; aprendizagem automática; redes neurais de convolução; conhecimento; computação e informática.












