The availability of massive quantities of data, combined with increasing computational capabilities, makes it possible to develop more precise Machine Learning algorithms. These new tools provide advances in areas such as Natural Language Processing and Computer Vision, allowing efficient processing of images, text and audio. Now, cognitive functionalities, such as learning, recognition and detection, can be used in multimedia applications to create mechanisms beyond traditional capture, streaming and presentation uses. Methods based on Deep Learning became state-of-the-art in several Multimedia challenges. This short course presents the grounds and ways to develop models using Deep Learning. It prepares the participant to: (1) understand and develop models based on Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks, including LSTM and GRU; (2) apply the Deep Learning models to solve problems within the multimedia domain like Image Classification, Facial Recognition, Object Detection, Video Scenes Classification. The Python programming language is shown alongside TensorFlow, a package for developing Deep Learning models. ResumoA disponibilidade de massivos volumes de dados somado ao aumento do poder computacional tornou possível a criação de métodos de Machine Learning mais precisos, provocando significativos avanços nas áreas de processamento de linguagem natural, visão e audição computacional. Tais avanços refletem em novas funcionalidades cognitivas Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web: Minicursos

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Resumo. Hoje em dia é muito comum o uso de Objetos de IntroduçãoO processo de ensino e aprendizagem está em constante evolução, e como podemos ver nos dias atuais, professores e alunos estão cada vez mais usando tecnologias que apoiem tal processo. O uso de materiais de apoio como tablets, slides, vídeos e jogos tem se tornado uma tendência tanto no ensino presencial quanto no ensino a distância. Um recurso multimídia recorrente nesse contexto é o emprego de objetos de aprendizagem ou OAs.Wiley (2000) e IEEE (2012), objetos de aprendizagem são definidos como qualquer entidade, digital ou não, quer pode ser utilizada, reutilizada ou referenciada durante o aprendizado ou treinamento apoiado por computador. Tais objetos tem como principal função atuar como recurso didático, englobando determinado conteúdo de uma disciplina e podendo utilizar recursos multimídia como imagem, texto, vídeo. Essas características tem mostrado que o uso OAs, como ferramenta de apoio por educadores, tem facilitado e melhorado a qualidade do ensino (Betio e Martins 2012) (Miller 2011).Entretanto a produção de objetos de aprendizagem não é um processo simples. Geralmente é necessária uma equipe de profissionais de diferentes áreas de conhecimento para a elaboração de OAs. Isso pode acarretar em maior tempo de desenvolvimento e num alto custo de produção. Essa equipe é composta por programadores para codificarem OAs complexos, designers para estabelecer uma identidade visual, pedagogos para traçar e medir objetivos didáticos, além de contar com um a presença de um professor conteudista que detém o conhecimento do assunto.O objetivo deste trabalho é apresentar a ferramenta de autoria multimídia Cacuriá e o seu método de criação de OAs. Através desta ferramenta, o professor tem a possibilidade de construir OAs baseados em vídeos para Web e TV Digital Interativa, sem a necessidade de conhecimento prévio de programação e design. A ferramenta

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