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
Novas tecnologias para descarbonização e digitalização industrial
Como uma empresa alemã, líder mundial, criou um centro de competências em Belo Horizonte para exportar software e serviços para todo mundo.
Thiago Maia @Vetta
Ricardo Giacomin @Vetta
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.
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.
