Medical image report generation: methods, evaluation and challenges

Denis Parra

Associate Professor at the Department of Computer Science, in the School of Engineering at PUC Chile. I am principal researcher at the National Center of Artificial Intelligence (CENIA) as well as principal research at the Millenium Institute for Intelligent Healthcare Engineering (iHealth). I am also adjunct researcher at the Millennium Institute for Research on Fundamentals of Data. I hold a professional title of Civil Engineer in Informatics in 2004 from UACh, Valdivia, Chile; and a Ph.D. in Information Science from University of Pittsburgh, USA, advised by Professor Peter Brusilovsky. I earned a Fulbright scholarship to pursue my PhD studies between 2008-2013.

My research interests are Recommender Systems, Intelligent User Interfaces, Applications of Machine Learning (Healthcare, Creative AI) and Information Visualization and I am currently leading the Human-centered AI and Visualization (HAIVis) research group as well as co-leading the CreativAI Lab with professor Rodrigo Cádiz. I am also Faculty member of the PUC IA Lab.

https://dparra.sitios.ing.uc.cl/

Impactos sociais e políticos dos algoritmos e da inteligência artificial

É possível que o avanço da tecnologia e da inteligência artificial (IA) alterem a economia no futuro? Pessoas perderão seus empregos para máquinas? A evolução tecnológica impacta diferentes setores do mercado e aspectos sociais. Será sobre essas e outras questões, como um novo papel da computação que Virgilio Almeida, professor emérito do departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) falará em sua palestra.

Virgilio Augusto Fernandes Almeida

DCC/UFMG
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Aprendizado de Máquina Automático: Passado, Presente e Futuro?

Nessa palestra mostraremos como o aprendizado de máquina automático (AutoML) deixou a academia e passou a ser uma parte importante das grandes plataformas de cloud para aprendizado de máquina. Falaremos sobre os principais métodos, das vantagens e desvantagens, e discutiremos se realmente é possível democratizar o uso de AutoML, independente de conhecimento prévio do usuário em aprendizado de máquina. Por último, mostraremos como métodos de AutoML podem nos ajudar a entender o que funciona ou não para resolver um novo problema de aprendizado.

Gisele Lobo Pappa

DCC/UFMG
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Como o software se tornou o maior designer de hardware

A evolução da complexidade dos circuitos integrados tornou impossível aos seres humanos a tarefa de projetar um hardware sem o auxílio de softwares. Esta apresentação fornece uma visão em alto nível dos principais desafios enfrentados por estes softwares e as soluções atuais para estes problemas.

Ricardo Drummond @Cadence

Gerente de Engenharia de Software