Reposotórios GitHub
Repositórios:
GAN-MNIST: Utiliza redes GAN para gerar imagens de dígitos manuscritos.
Controle II: Repositório com códigos e materiais relacionados à disciplina de Controle II - Prof. Rafael Bayma.
SINDy-RL: Combina SINDy com aprendizado por reforço para controle de sistemas dinâmicos.
RL-Projects: Repositório com diversos projetos de aprendizado por reforço implementados em Python.
Marcelino UNB: Repositório com materiais e códigos relacionados a projetos do Prof. Marcelino Andrade da Universidade de Brasília.
Transformer MPC: Implementação de controle preditivo baseado em transformadores para sistemas dinâmicos.
Clear RL: Repositório com implementações simples e eficientes de algoritmos de aprendizado por reforço em PyTorch.
Carbon Clips: Ferramenta para criar clipes de carbono em Python, útil para visualização de dados e simulações.
DSO: Framework para otimização simbólica profunda, combinando aprendizado de máquina com métodos simbólicos.
PySR: Biblioteca para descoberta de equações simbólicas usando algoritmos genéticos e aprendizado de máquina.
MPC-Pendulum-Python: Implementação de controle preditivo para o problema do pêndulo invertido em Python.
Reinforcement-Learning-in-Process-Control: Aplicações de aprendizado por reforço em controle de processos industriais.
Series Temporais: Repositório com materiais e códigos para análise e modelagem de séries temporais.
SinDyAutoEncoders: Combina SINDy com autoencoders para modelagem de sistemas dinâmicos complexos.
MeNum: Biblioteca para métodos numéricos em Python, focada em aplicações de engenharia e ciência de dados.
PINN2ODe: Tutorial sobre o uso de Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) para resolver equações diferenciais ordinárias (ODEs).
SindyMPC: Combina SINDy com controle preditivo para sistemas dinâmicos.