Aprendizado de Máquina consiste de uma área de conhecimento focada no uso e desenvolvimento de técnicas computacionais e estatísticas que automatizam a criação de modelos analíticos. Isto é, em vez de serem programados explicitamente para realizar uma tarefa, os sistemas de aprendizado de máquina usam dados para construir modelos que ou realizam inferência em dados históricos ou tomam decisões com base em tais dados históricos. Nessa palestra, vamos entender como Aprendizado de Máquina pode ser utilizado para tarefas de enfâse musical. Em particular, vamos explorar tarefas como reconhecimento de acordes e geração automática de músicas. A palestra terá um viés introdutório, trazendo assim uma visão mais ampla de como o Aprendizado e Máquina pode fazer uso de dados Musicais.
Quer saber como o “mundo gira”? Entenda a mobilidade!
A mobilidade tem um papel central nas diversas atividades relacionadas que fazemos, principalmente no trabalho, comércio, indústria e lazer. O estudo da mobilidade para diferentes finalidades (e.g., econômicas, serviços públicos, estudo acadêmico) deve ser feito de forma sistemática já que do ponto de vista científico é a questão mais fundamental a ser investigada para, a partir daí, usarmos essas soluções em diferentes cenários. Esta palestra irá discutir a mobilidade a partir do estudo de traços de mobilidade (mobility traces) e as questões associadas nesse estudo.
IA responsável em saúde
Desmistificando o ChatGPT
Marcos André Gonçalves
DCC/UFMG
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.
Pesquisa científica e as redes sem fio
Processamento rápido de pacotes
Aprendizado de Máquina: Interpretabilidade e Causalidade
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.
Problemas de Roteamento na Robótica: Desafios Práticos e Oportunidades
Nesta palestra vamos abordar e discutir as principais dificuldades que problemas clássicos de roteamento apresentam ao serem utilizados em sistemas reais. Serão apresentadas variações e modelagens que permitem representar melhor diferentes situações no contexto da robótica, tais como restrições de movimento, casos de falha na navegação e características limitantes do ambiente.
