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Comunicação CeMEAI

Comunicação CeMEAI

PROCESSAMENTO DE LÍNGUAS NATURAIS (PLN)

Ministrantes: Lucia Specia - University of Sheffield - Inglaterra

Responsável: Profª. Drª. Sandra Aluisio

 
Resumo

Neste tutorial, eu vou abordar os conceitos fundamentais da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN), suas principais tarefas e aplicações, bem como introduzir os avanços recentes da área, usando métodos de aprendizado profundo (ou Deep Neural Networds – DNN). A seção prática irá tratar de tarefas de classificação (por exemplo, análise de sentimentos), usando uma combinação de abordagens clássicas e de DNN.

 

CV

Lucia Specia is Professor of Natural Language Processing at Imperial College London (since 2018) and the University of Sheffield (since 2012). Her research focuses on various aspects of data-driven approaches to language processing, with a particular interest in multimodal and multilingual context models and work at the intersection of language and vision. Her work has been applied to various tasks such as machine translation, image captioning, quality estimation and text adaptation. She is the recipient of the MultiMT ERC Starting Grant on Multimodal Machine Translation and is currently involved in other funded research projects. In the past she worked as Senior Lecturer at the University of Wolverhampton, UK (2010-2011), and research engineer at the Xerox Research Centre, France (2008-2009, now Naver Labs). She received a PhD in Computer Science from the University of São Paulo, Brazil, in 2008.

APRENDIZADO DE MÁQUINA

Ministrantes: Prof. Dr. André de Carvalho

 
Resumo

Apresentar os aspectos fundamentais e principais algoritmos de aprendizado de máquina, que investiga técnicas para desenvolver algoritmos capazes de aprender, ou melhorar seu desempenho, utilizando exemplos de situações previamente observadas. Serão investigados algoritmos que seguem diferentes paradigmas, incluindo algoritmos baseados em procura (algoritmos de indução de árvores de decisão e de conjuntos de regras, redes neurais artificiais), modelos probabilísticos (regressão logística e naive Bayes) e algoritmos baseados em distância. Além do estudo dos algoritmos de aprendizado baseados em diferentes paradigmas, será estudada a realização experimentos com esses algoritmos para entender como eles induzem conhecimento utilizando aplicações reais.

Deep Learning

DEEP LEARNING 

Ministrantes: Profª Roseli Ap. Francelin Romero
Resp.: Profª Roseli Ap. Francelin Romero

 

Resumo

As redes neurais profundas (DNN) têm apresentado excelentes desempenhos em tarefas de classificação e reconhecimento de padrões. Alguns dos modelos existentes conseguiram superar o desempenho de humanos no reconhecimento de imagens e tem revolucionado a área de visão computacional entre outras. Neste minicurso serão apresentados, inicialmente, modelos básicos, tais como, Perceptron, rede MLP – Multi-Layer Perceptrons e na sequencia alguns dos principais modelos de redes profundas redes, tais como, redes convolucionais (CNN), redes adversárias e alguns conceitos de técnicas de aprendizado como transfer learning e one-shot learning. Todos os métodos serão acompanhados com exercícios práticos.

 

MiniCV

Roseli Ap. Francelin Romero possui Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Campinas, UNICAMP e realizou posdoc na Carnegie Mellon University. Atualmente, ela é professora Titular junto ao Departamento de Ciências de Computação, do ICMC, da Universidade de São Paulo, atuando tanto na graduação como na pós-graduação. Ela é membro do grupo de Computação Bioinspirada do ICMC-USP e coordenadora do LAR - Laboratório de Aprendizado de Robôs do ICMC-USP. De 2016 a 2018, atuou como Chefe do depto. SCC/ICMC-USP e coordenadora do Centro de Robótica da USP de São Carlos-SP (CRob-SC/USP). Suas áreas de interesse são: redes neurais artificiais, sistemas nebulosos, visão computacional, aprendizado de máquina e robótica.

GERÊNCIA DE DADOS COMPLEXOS EM LARGA ESCALA

 

Ministrantes: Prof. Dr. Robson Leonardo Ferreira Cordeiro e Prof. Dr. Renato Fileto
Resp.: Prof. Dr. Robson Leonardo Ferreira Cordeiro

 

Resumo

Diversas aplicações comerciais atuais necessitam gerenciar e analisar conjuntos de dados não compatíveis com os sistemas de banco de dados relacionais disponíveis no mercado. Comumente, isso se deve à complexidade dos dados (e.g., grandes grafos, coleções de dados textuais, imagens e áudio), ao intuito limitado de uso analítico, ou até mesmo à necessidade de processamento massivo dos dados, por exemplo em grandes “clusters” de computadores formados por computadores pessoais comuns. Este curso visa introduzir os principais conceitos, técnicas e ferramentas de gerência de dados em larga escala, voltados principalmente a aplicações comerciais com necessidades não atendidas por sistemas de banco de dados relacionais disponíveis no mercado. O curso também apresenta alternativas para enriquecimento semântico de dados complexos, análises e aplicações que podem ser suportadas pelos dados enriquecidos e perspectivas de desenvolvimento nesta área..

 

Conteúdo

NoSQL e Consistência de Dados; Dados em Larga Escala e Computação em Nuvem; O Modelo de Programação MapReduce; Enriquecimento e Análise Semântica de Dados Complexos.

 
Bibliografia
  • Joe Celko. Complete Guide to NoSQL: What Every SQL Professional Needs to Know about Non-relational Databases, Elsevier, 2014.
  • Eric Redmond and Jim R. Wilson. Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement, Pragmatic Bookshelf, 2012.
  • Pramod J. Sadalage and Martin Fowler. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence, Addison-Wesley Professional, 2012.
  • Shashank Tiwari. Professional NoSQL, Wrox, 2011.
  • Gaurav Vaish. Getting Started with NoSQL, Packt Publishing, 2013.
  • John Sharp, Douglas McMurtry, Andrew Oakley, Mani Subramanian, Hanzhong Zhang. Data Access for Highly-Scalable Solutions: Using SQL, NoSQL, and Polyglot Persistence, Microsoft patterns & practices, 2013.
  • Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen and Rinke Hoekstra. A Semantic Web Primer, 3rd edition. The MIT Press, Cambridge, MA, USA, 2012.
  • Dan Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing, 3rd edition, draft chapters in progress, 2019.

 

Mini CV - Robson L. F. Cordeiro

Robson L. F. Cordeiro possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste Paulista (2002), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2005), doutorado (2011) e pós-doutorado (2013) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo - ICMC-USP em São Carlos. Seu doutoramento incluiu um período sanduíche de um ano na Universidade Carnegie Mellon - EUA, entre 2009 e 2010. Atualmente, é Professor Doutor no ICMC-USP. Robson foi eleito o melhor aluno de sua turma de graduação. Sua Tese de Doutorado foi classificada em Primeiro Lugar no XXV Concurso de Teses e Dissertações - CTD 2012, promovido pela SBC, e também gerou um livro publicado pela Springer e premiado como um dos Computing Reviews Notable Computing Books and Articles of 2013 pela ACM. Robson tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, Inteligência Artificial e em Mineração de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: mineração de dados em alta dimensionalidade, e em escala de Terabytes de dados, agrupamento de dados e detecção de casos de exceção, rotulação e sumarização de dados, mineração de dados em geral, similaridade em bases de dados e Teoria de Fractais aplicada a bases de dados. Robson também é membro da IEEE, ACM e SBC.

 

Mini CV - Renato Fileto

Renato Fileto tem doutorado em Ciência da Computação pelo IC/Unicamp (2003), com estágio sanduíche no Georgia Tech (EUA), e pós-doutorado pelo ICMC/USP (2011). Trabalhou mais de uma década como pesquisador na Embrapa Informática Agropecuária e é professor do INE/UFSC desde 2006. Também foi pesquisador visitante no CNR/Pisa (Itália), Universidade de Piraeus (Grécia), Universidade Ca'Foscari de Veneza (Itália) e Universidade de Leipzig (Alemanha) ao longo do últimos anos. Sua área de pesquisa é bancos de dados e ciência de dados, com foco de interesse em semântica, visando enriquecimento, recuperação, integração e análise de dados. Seus temas de pesquisa atualmente incluem anotação semântica, contextos, Web semântica e análise de dados suportada por semântica.

CeMEAI promove 4ª Escola de Matemática Aplicada

Evento reúne na USP/São Carlos alunos de várias universidades brasileiras

 

Entre os dias 1 e 6 de julho alunos de várias universidades brasileiras participam da quarta edição da Escola de Matemática Aplicada. O evento é organizado pelo CEPID-CeMEAI e tem como objetivo apresentar um conjunto de técnicas matemáticas e de modelagem para problemas reais onde os alunos possam vivenciar experiências teóricas e práticas na semana que antecede o V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais.

Análises de crimes e corrupção, redes e aplicações e fluídos dinâmicos em circulação sanguínea são temas dos cursos oferecidos neste ano.

Assista ao vídeo e saiba mais sobre o evento:

 

CeMEAI promove 4ª Escola de Matemática Aplicada

A 4ª edição da Escola de Matemática Aplicada, organizada pelo CEPID - CeMEAI, está sendo realizada durante esta semana no Icmc Usp. Conheça melhor o evento e os cursos que estão sendo oferecidos: http://bit.ly/4-ema

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 4 de julho de 2019

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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CeMEAI e Prefeitura de São Carlos buscam melhorias para a assistência social

Reunião realizada nesta semana marcou o início da cooperação

 

Membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e da Secretaria Municipal de Cidadania e Assistência Social da cidade de São Carlos se reuniram nesta segunda-feira (24), na sede do Centro, para dar início a uma cooperação que pode trazer ótimos resultados para a cidade.

Ao lado do Gestor de Educação e Difusão do CeMEAI, Gustavo Faria, o professor Alexandre Delbem, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e pesquisador do CeMEAI, e Cristiano Santos, da Startup Triângulos, receberam quatro integrantes da Secretaria para discutir formas de avaliar a eficiência das políticas públicas que a cidade coloca em prática.

“Nosso objetivo é a integração das políticas públicas. A dificuldade nesse sentido é a integração de dados diferentes, gerados por motivos diferentes, por vários setores do departamento. Poderemos criar os indicadores para ajudar a Secretaria nas tomadas de decisão”, explica o professor Delbem.

A Chefe de Gabinete da Secretaria, Regina Medeiros, comemorou a oportunidade de colaboração com a universidade. "Quando a universidade se abre para a comunidade com a expertise de seus conhecimentos e se propõe a pensar em alternativas para problemas cotidianos, principalmente daquelas camadas da população que são mais vulneráveis econômica e socialmente, a população e a universidade saem ganhando, e assim caminhamos para a efetivação da cidadania".

Além dela, participaram da reunião Glaziela Marques, Secretária de Cidadania e Assistência Social, Jaqueline Glavocic, da Seção de Apoio à Proteção Social Básica – Rede Pública, e Luciano de Oliveira, do Departamento de Proteção Social Especial.

"De uma maneira geral, estamos bem contentes e otimistas com a parceria. Esperamos que com a construção dessas ferramentas possamos, na ponta do atendimento, aprimorar a oferta de serviços, programas e projetos de Assistência Social, de maneira a garantir o acesso das pessoas ao direito constitucional de proteção social", finaliza Regina.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Íntegra - A Terceira Margem: A OBMEP e a inclusão social

 

A última edição do ciclo de palestras "A Terceira Margem" no primeiro semestre de 2019 foi apresentada por Ana Catarina Hellmeister, professora da USP, que falou sobre a Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (OBMEP). Confira a íntegra da apresentação:

 

Íntegra - A Terceira Margem: A OBMEP e a inclusão social

A última edição do ciclo de palestras "A Terceira Margem" no primeiro semestre de 2019 foi apresentada por Ana Catarina Hellmeister, professora da USP - Universidade de São Paulo, que falou sobre a Obmep. Confira a íntegra da apresentação:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 27 de junho de 2019

Conheça algumas das empresas do Workshop CeMEAI de Soluções Matemáticas

Saiba ainda parte dos problemas industriais da 5ª edição do evento com início em 8 de julho

 

workhop

 

Terá início no próximo dia 8 e segue até 12 de julho o V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, promovido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), em São Carlos.  O workshop reúne profissionais do setor produtivo e de outras áreas do conhecimento, pesquisadores, estudantes de pós-graduação e alunos do último ano de bacharelado em ciências matemáticas em um modelo eficiente na aproximação universidade-indústria. Tratam-se de grupos de trabalho intensivo em problemas específicos, trazidos pelo setor produtivo para a análise por cientistas matemáticos, estatísticos e computacionais.

Sete empresas confirmaram participação em 2019. Parte delas já divulgou os problemas a serem solucionados. A Porto Seguro irá trabalhar em torno do tema Anomalias em Pagamentos de Custos Hospitalares. A Bionexo, Sugestão de termos de classificação para categorização de produtos hospitalares, o SENAI/Santa Catarina discutirá sobre como Melhorar a eficiência de quebra e laminação da soja. E participando pelo segundo ano consecutivo, a Engie/Eletrobrás CEPEL trouxe como desafio, neste ano, a Programação Hidrotérmica de Curto Prazo: Do Despaçho ao Preço Horário ou Vice-Versa?

“Chegamos à quinta e maior edição, o que mostra a importância deste evento, com formato que vem conseguindo cumprir seu objetivo de integrar a academia às empresas, oferecendo soluções inovadoras para os problemas apresentados”, comentou Francisco Louzada Neto, Coordenador de Transferência Tecnológica do CEPID-CeMEAI.

As inscrições estão encerradas. A maioria dos participantes estará na IV Escola de Matemática Aplicada, evento que antecede o Workshop, entre 1 e 6 de julho, com a proposta de apresentar um conjunto de técnicas matemáticas e de modelagem, juntamente com um problema real para que os estudantes possam experimentar o processo de entender, formular e resolver um problema prático.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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Unicamp sedia premiação de Regional da OBMEP

Medalhistas serão condecorados na próxima sexta-feira (28)

 

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Lúcio apresentará palestra durante as atividades do dia, coordenadas por Laura

 

Coordenada pela professora Laura Rifo, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) da Unicamp e pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), a Regional SP05 da Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (OBMEP) promoverá, na próxima sexta-feira (28), a cerimônia de premiação aos mais de 250 medalhistas da edição 2018.

O evento será realizado da Coordenadoria de Desenvolvimento Cultural da Unicamp em Campinas e tem início previsto para as 10h. No período da tarde, a Unicamp oferecerá aos premiados diversas atividades espalhadas por todo o campus.

Uma delas é a palestra “Balbúrdias Matemáticas”, apresentada pelo professor Lúcio Tunes dos Santos, também do IMECC e pesquisador do CeMEAI. A palestra pretende evidenciar o uso da Matemática não somente como uma ferramenta para a resolução de problemas, mas também como uma linguagem capaz de formular e interpretar fenômenos em diferentes áreas do conhecimento.

As atividades no período da tarde também incluem uma visita ao Museu Exploratório de Ciências e duas oficinas. Todas elas são abertas a quaisquer interessados e não demandam inscrição prévia. A programação completa pode ser conferida na página do evento. Já a cerimônia na parte da manhã é voltada apenas aos premiados, pais e professores.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Núcleo de Estatística Aplicada traz problemas reais para a sala de aula

NEA está recebendo inscrições de instituições interessadas

 

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Aproximar alunos de Estatística de problemas reais oferecidos por empresas e pela sociedade em geral. Este é o principal objetivo do Núcleo de Estatística Aplicada (NEA), iniciativa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos.

O Núcleo surgiu com a ideia de ser útil para os dois lados: os proponentes dos projetos têm, sem qualquer custo, suas questões analisadas por especialistas e a universidade aproveita as informações para aproximar os alunos de graduação dos problemas reais e alimentar bancos de dados para futuros estudos.

A cooperação pode ser feita de diversas formas. “O NEA é responsável por captar os projetos que são submetidos e analisar se cabem dentro de uma disciplina, de um trabalho de conclusão de curso, em uma iniciação científica ou mesmo em uma atividade de cultura e extensão. Tudo depende do tipo de dado, do tipo de análise, dos objetivos do projeto, do tempo disponível para isso e da disponibilidade de alunos ou supervisores para analisarem os dados”, explica Juliana Cobre, coordenadora do NEA e professora do ICMC.

Chamada aberta

chamada nea

Até o próximo dia 8 de julho, instituições interessadas em participar das iniciativas do Núcleo podem enviar seus projetos através do site do NEA. A chamada especial é voltada à área de Bioestatística. “A disciplina Bioestatística contém tópicos como razão de chances, riscos relativos, testes de homogeneidade e heterogeneidade, modificação de efeitos, meta análise, crossover, testes de diagnóstico e outras”, esclarece Juliana.

Os projetos aprovados pelo NEA serão utilizados na disciplina Bioestatística no segundo semestre deste ano. As aulas serão ministradas pela professora Mariana Cúri, do ICMC e pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). A metodologia utilizada no curso é a Problem Based Learning, que tem eficácia comprovada e já foi utilizada em algumas disciplinas do ICMC.

A ideia é que os projetos selecionados nesta chamada sejam discutidos durante todo o semestre pelos alunos e os avanços sejam apresentados ao fim do estudo. Por isso, além de serem da área indicada, os projetos devem indicar algum representante que tenha disponibilidade de atender os alunos responsáveis pelo estudo durante o semestre. O NEA também exige que os proponentes forneçam os dados para utilização posterior, com preservação do sigilo, para que possam ser usados em outros estudos.

Até o dia 22 de julho, o NEA entrará em contato com os proponentes dos projetos selecionados para fornecer as informações adicionais e dar continuidade ao processo de aprovação.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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