2 a 6 de setembro de 2019
Auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano – ICMC/USP
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OBJETIVO E IMPORTÂNCIA
Objetivo: Esta Escola visa apresentar ao aluno as principais técnicas usadas para a análise de grandes volumes de dados, destacando-se as mais avançadas e promissoras, tais como “Deep Learning” e Visualização e Mineração de Dados. Serão apresentadas também várias ferramentas (softwares) indicadas para análise, extração de conhecimento e visualização de dados. As técnicas e ferramentas estão distribuídas em 10 minicursos, que serão apresentados por docentes especializados em cada um dos temas abordados por eles.
Importância: É inegável que estamos vivendo a Era do “Big Data”. O setor empresarial e órgãos governamentais têm testemunhado o acúmulo de informações que vêm sendo armazenadas diariamente. O crescimento é exponencial e ampla disponibilidade de dados digitais oferecem grandes potencialidades e também trazem novos desafios em várias disciplinas da área de Ciência de Computação. Tanto “Big Data” quanto “Deep Learning” se apresentam como duas grandes tendências que irão impactar e influenciar o futuro da ciência de dados. Aproveitar o poder do “Big Data” não é uma tarefa comum. Por outro lado, “Deep Learning” é um dos métodos mais promissores para análise de dados. Ele tem sido aplicado com sucesso em uma vasta gama de domínios de aplicação, tais como o reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural e análise para dados de negócios de grande escala. Por seu caráter multidisciplinar, acredita-se que este curso atrairá estudantes de pós-graduação de diversas áreas e proporcionará o desenvolvimento de importantes pesquisas abordando os temas envolvidos.
Local: Auditório do ICMC – USP
Público-alvo: Alunos de graduação (preferencialmente do último ano) e pós-graduação, cursando Engenharias, Computação, Estatística e Economia e graduados em áreas afins.
Organização: SCC/ICMC/USP, CeMEAI, CROB E CTI-Campinas