e-Coach: um sistema de recomendação de equipes e personagens de league of legends utilizando redes neurais multicamadas

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dc.contributor.advisor1Wyzykowski, André Brasil Vieira
dc.contributor.advisor1Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee1Wyzykowski, André Brasil Vieira
dc.contributor.referee1Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee2Reis, Marcelo Indio dos
dc.contributor.referee2Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee3Aquino, Pamela Arielle Brito de
dc.contributor.referee3Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.creatorGonçalves, Danilo Silva
dc.creator.Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2019-08-01T14:13:27Z
dc.date.available2019-08-01
dc.date.available2019-08-01T14:13:27Z
dc.date.issued2019-06-18
dc.description.abstractThe mode of electronic sports has been increasingly present in society, crowding stadiums in different parts of the world and conquering more and more supporters by where their events take place. Between investment and millionaire awards, a career as a cyber athlete has become a goal of young people in the gamer community, as well as encouraging other companies in the area. In this sense, this study demonstrates the implementation of an algorithm applying Multi Layer Perceptron networks, using as a database the results of ranked matches of League of Legends. In addition, it explains the execution of experiments with players in real matches using the algorithm and comparing them to matches without using the algorithm. Thus, making possible the realization of the prediction of which team and characters that best fit for the match in obtaining victory.pt_BR
dc.description.resumoA modalidade dos esportes eletrônicos têm estado cada vez mais presente na sociedade, lotando estádios em diversas partes do mundo e conquistando cada vez mais adeptos por onde seus eventos ocorrem. Entre investimentos e premiações milionárias, uma carreira de cyber atleta se tornou almejada como objetivo dos jovens da comunidade gamer, além de incentivar outras empresas no empreendimento dessa área. Neste sentido, este estudo demonstra a implementação de um algoritmo aplicando redes Multi Layer Perceptron, utilizando como base de dados os resultados das partidas ranqueadas de League of Legends. Além disso, explica a execução de experimentos com jogadores em partidas reais com o uso do algoritmo e comparando-os com partidas sem o uso do algoritmo. Sendo assim, tornando possível a realização da predição de qual equipe e personagens que melhor se encaixam para a partida na obtenção da vitória.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ucsal.br/handle/prefix/875
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Católica do Salvadorpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Graduação (PROGRAD)pt_BR
dc.publisher.initialsUCSALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLeague of legendspt_BR
dc.subjectEsporte eletrônicopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectElectronic sportpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Software
dc.titlee-Coach: um sistema de recomendação de equipes e personagens de league of legends utilizando redes neurais multicamadaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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