Repositório de Trabalhos de Fim de Curso do IPCB

O Repositório de Trabalhos de Fim de Curso do IPCB (ReTaFIC) regista, sempre que possível em texto integral e acesso aberto, os trabalhos académicos finais realizados pelos estudantes do IPCB no âmbito dos cursos de formação inicial. Desse modo, dados, metadados e documentos ficam agrupados em um único local, preservando-se, em suporte digital, a memória da produção académica dos estudantes do IPCB.

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Animal care : tudo para o seu animal
2024 - Marques, Ismael Simão Nunes; Gonçalves, Pedro Miguel Nogueira
Este projeto foi desenvolvido na Unidade Curricular “Projeto II” do curso de Licenciatura em Informática e Multimédia da Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco. O objetivo do projeto é criar uma aplicação que informe os utilizadores sobre os cuidados necessários a ter com animais de estimação e promova a adoção responsável. As principais funcionalidades incluem a realização de comentários e avaliações, acesso a um blog e artigos informativos, e a possibilidade de adicionar produtos ao carrinho de compras. A metodologia de desenvolvimento utilizada foi o ICONIX, que é prática e simples, dividida em quatro fases: Análise de Requisitos, Análise e Projeto Preliminar, Projeto Detalhado e Implementação. Nas fases anteriores do projeto, foram realizadas as três primeiras etapas do ICONIX. Este relatório relata a última fase, a implementação da aplicação, abordando o desenvolvimento das funcionalidades e da interface da APP.
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Previsão de abandono para serviços de telecomunicações
2024 - Gonçalves, Francisco Mateus
Este projeto foi desenvolvido com o intuito de criar um modelo de previsão de abandono de um serviço (customer churn) de telecomunicações utilizando algoritmos de Machine Learning (ML). De modo a ser possível desenvolver um modelo de previsão de customer churn, foi necessário estudar as áreas de Inteligência Artificial, dedicadas a este tipo de previsão. Já existentes no setor da telecomunicação. Elaborou-se um estudo do estado da arte do uso de técnicas de Machine Learning na previsão do customer churn no setor da telecomunicação. Este estudo evidenciou o crescente interesse atual neste tema e permitiu observar a capacidade dos modelos para fazerem previsões corretas. Fez-se um estudo dos datasets utilizados para avaliar as distribuições, a sua representatividade e consistência. Foram treinados 6 modelos de previsão e comparados entre si, fazendo ainda uma análise da importância de cada atributo dos modelos resultantes. Adicionalmente para validar a generalização dos modelos, foram feitos alguns testes de previsão usando ao mesmo tempo dois datasets de contextos diferentes. Desta maneira, a realização deste projeto permitiu identificar os melhores modelos de IA, com ênfase na capacidade de evitar a previsão de falsos casos de retenção.
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Desenvolvimento de um jogo em Unity
2024 - Pires, Filipe José Maurício
Este relatório documenta o desenvolvimento do projeto realizado no âmbito da unidade curricular de Projeto I, do terceiro ano da Licenciatura em Engenharia Informática da Escola Superior de Tecnologia de Castelo Branco. O objetivo é apresentar as etapas concluídas até ao momento na criação de um jogo shoot 'em up, destacando as decisões tomadas e as ferramentas utilizadas. O trabalho inicia-se com o estudo do estado da arte, analisando jogos de referência, como Galaga, Space Hunter e Xenon. Esta análise permitiu identificar mecânicas essenciais do género, como tipos de disparos, movimentações e sistemas de power-ups, adaptando-as ao conceito do jogo. Com base neste estudo, foi elaborado um GDD – Game Design Document, onde foram definidas as principais mecânicas do jogo, incluindo a movimentação da nave, o sistema de inimigos e os power-ups que modificam a jogabilidade. Este documento serviu como guia para a fase de implementação. Seguidamente, foi desenvolvido um protótipo funcional, onde foram exploradas as ferramentas e tecnologias escolhidas. O relatório descreve a implementação da movimentação da nave, o sistema de disparo, a criação automática de inimigos e os efeitos dos power-ups, bem como a estrutura do código. O relatório conclui com uma análise do progresso realizado, e sobre os próximos passos para a continuação do desenvolvimento do jogo.
Compete 2020Portugal 2020European union