Google Colaboratory como Ferramenta no Ensino Remoto de Aprendizagem de Máquina I: Desafios, Soluções e Resultados

• Martony Demes da Silva UFPI
• Nara Leyla dos Santos Silva UFPI

DOI: https://doi.org/10.5753/ctrle.2025.10763

Resumo

Este artigo apresenta um relato de experiência sobre o uso do Google Colaboratory (Colab) no ensino remoto da disciplina Aprendizagem de Máquina I da Universidade UF. A transição para o ensino remoto exigiu a adaptação de metodologias e ferramentas, e o Google Colaboratory foi escolhido como plataforma para viabilizar as atividades práticas da disciplina, permitindo que os alunos trabalhassem com algoritmos de machine learning utilizando notebooks interativos e recursos computacionais em nuvem. O artigo discute os principais desafios enfrentados, como a limitação de GPUs gratuitas, dificuldades de conectividade dos alunos e a necessidade de otimização dos modelos. Também são apresentadas as soluções adotadas, como o uso de modelos pré-treinados, a flexibilização das tarefas e a criação de fóruns colaborativos. Os resultados parciais indicam que a plataforma foi eficaz no aprendizado prático de machine learning, proporcionando uma experiência interativa e acessível, embora com desafios relacionados à infraestrutura e à conectividade. O artigo conclui com sugestões para melhorias futuras, incluindo o uso de outras plataformas de nuvem e a implementação de estratégias pedagógicas mais interativas.

Referências

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