{"id":1514,"date":"2019-08-08T21:38:49","date_gmt":"2019-08-08T21:38:49","guid":{"rendered":"http:\/\/sbbd.org.br\/2019\/?page_id=1514"},"modified":"2019-10-16T19:24:16","modified_gmt":"2019-10-16T19:24:16","slug":"minicursos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbbd.org.br\/2019\/minicursos\/","title":{"rendered":"Minicursos"},"content":{"rendered":"\n

Minicurso 1: T\u00e9cnicas de Privacidade de Dados de Localiza\u00e7\u00e3o<\/strong>
Javam C. Machado, Eduardo R. Duarte Neto, and Manuel E. Bento Filho
Data: Segunda-feira, 07\/10\/2019
Hora: 09:00 \u00e0s 12:30h
Slides<\/a>

Abstract<\/strong>
This short course describes the problem of privacy violation of individuals location and presents a deeper understanding of the main techniques for its preservation. It will initially introduce fundamental data privacy concepts as well as vulnerabilities and threats to the privacy of individuals when exposing their location data while using apps on mobile devices. Next will be presented and discussed the state of the art in privacy preservation location data. Finally, we will point out opportunities for research in the area and present relevant conclusions on the subject.

Resumo<\/strong>
Este minicurso descreve o problema da viola\u00e7\u00e3o da privacidade de localiza\u00e7\u00e3o de in- div\u00edduos e apresenta um aprofundamento das principais t\u00e9cnicas para sua preserva\u00e7\u00e3o. Inicialmente ser\u00e3o apresentados conceitos fundamentais de privacidade de dados, bem como vulnerabilidades e amea\u00e7as \u00e0 privacidade de indiv\u00edduos ao expor seus dados de localiza\u00e7\u00e3o quando do uso de aplica\u00e7\u00f5es em dispositivos m\u00f3veis. Em seguida ser\u00e1 apre- sentado e discutido o estado da arte em preserva\u00e7\u00e3o de privacidade de dados de localiza- \u00e7\u00e3o. Por fim iremos apontar oportunidades de pesquisas na \u00e1rea e apresentar conclus\u00f5es relevantes sobre o tema. <\/p>\n\n\n\n


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Minicurso 2: Uma Introdu\u00e7\u00e3o ao Combate Autom\u00e1tico \u00e0s Fake News em Redes Sociais Virtuais <\/strong>
Paulo M\u00e1rcio Souza Freire, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt
Data: Segunda-feira, 07\/10\/2019
Hora: 09:00 \u00e0s 12:30h
Slides<\/a>

Abstract<\/strong>
Combating Fake News (i.e., false news intentionally spread) is not a recent problem. However, its complexity has increased mainly due to the growth of volume and speed of news dissemination provided by the virtual social networks. In this scenario, computational approaches are becoming essential devices to combat this type of news. Thus, this chapter presents a conceptual and practical introduction to the main computational approaches to combat Fake News, besides some comments on related areas and recent research on this theme.

Resumo<\/strong>
O problema de combater Fake News (ie., not\u00edcias falsas veiculadas de forma intencional) n\u00e3o \u00e9 recente. Contudo, sua complexidade vem aumentando em fun\u00e7\u00e3o do crescimento do volume e da velocidade de divulga\u00e7\u00e3o de not\u00edcias proporcionado pelas redes sociais virtuais. Diante deste cen\u00e1rio, abordagens computacionais que possam auxiliar no combate autom\u00e1tico deste tipo de not\u00edcia est\u00e3o se tornando cada vez mais necess\u00e1rias. Assim sendo, o presente Cap\u00edtulo apresenta uma introdu\u00e7\u00e3o conceitual e pr\u00e1tica \u00e0s principais abordagens computacionais de combate \u00e0s Fake News, al\u00e9m de comentar sobre \u00e1reas e pesquisas recentes relacionadas a este tema.<\/p>\n\n\n\n


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Minicurso 3: Ecossistemas de Dados na Web: da teoria aos desafios <\/strong>
Marcelo Iury de Sousa Oliveira, Bernadette Farias L\u00f3scio
Data: Segunda-feira, 07\/10\/2019
Hora: 14:00 \u00e0s 18:00h
Slides<\/a><\/p>\n\n\n\n

Abstract<\/strong>
A number of initiatives have been developed to share and consume data on the Web. The growing interest in these initiatives drove the emergence of Data on Web Ecosystems, which provide an environment for the creation and management of initiatives of data sharing, as well as providing the necessary support to ensure the sustainability of such initiatives. These ecosystems promise a range of benefits for their participants, such as creating new business opportunities, generating innovation and creating value from the publication and consumption of data on the Web. In this course, the main concepts related to this new environment are discussed, including theoretical relevant aspects to the challenges and opportunities of research in this area.

Resumo<\/strong>
Uma s\u00e9rie de iniciativas vem sendo desenvolvidas em todo o mundo objetivando o compartilhamento e consumo dos dados na Web. O crescente interesse nessas iniciativas motivou o surgimento dos Ecossistemas de Dados na Web, os quais fornecem um ambiente prop\u00edcio para a cria\u00e7\u00e3o e o gerenciamento de iniciativas de compartilhamento de dados, bem como oferecem o suporte necess\u00e1rio para garantir a sustentabilidade de tais iniciativas. Esses ecossistemas promovem uma s\u00e9rie de benef\u00edcios para seus participantes, tais como a cria\u00e7\u00e3o de novas oportunidades de neg\u00f3cios, a gera\u00e7\u00e3o de inova\u00e7\u00e3o e a cria\u00e7\u00e3o de valor a partir da publica\u00e7\u00e3o e do consumo dos dados na Web. Neste contexto, este minicurso discute os principais conceitos relacionados a este novo ambiente, abordando aspectos relevantes, tanto do ponto de vista te\u00f3rico quanto de desafios e oportunidades de pesquisa nesta \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n


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Minicurso 4: Aprendizado de m\u00e1quina e infer\u00eancia em Grafos de Conhecimento<\/strong>
Daniel N. R. da Silva, Artur Ziviani e Fabio Porto
Data: Segunda-feira, 07\/10\/2019
Hora: 14:00 \u00e0s 18:00h
Slides<\/a>

Abstract<\/strong>
The increasing production and availability of massive and heterogeneous data bring forward challenging opportunities. Among them, the development of computing systems capable of learning, reasoning, and inferring facts based on prior knowledge is an important task. In this scenario, knowledge bases are valuable assets for the knowledge representation and automated reasoning of diverse application domains. Especially, inference tasks on knowledge graphs (knowledge bases\u2019 graphical representations) are increasingly important in academia and industry. In this short course, we introduce machine learning methods and techniques employed in knowledge graph inference tasks as well as discuss the technical and scientific challenges and opportunities associated with those tasks.

Resumo<\/strong>
A crescente produ\u00e7\u00e3o e disponibiliza\u00e7\u00e3o de dados caracterizados por heterogeneidade e larga escala apresentam oportunidades desafiadoras \u00e0 nossa sociedade. Dentre elas, como construir sistemas computacionais capazes de aprender, raciocinar e realizar infer\u00eancias sobre fatos a partir de conhecimento pr\u00e9vio \u00e9 uma tarefa relevante. Nesse cen\u00e1rio, bases de conhecimento s\u00e3o ativos importantes na representa\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio automatizado do conhecimento de diversos dom\u00ednios de aplica\u00e7\u00e3o. Em especial, a infer\u00eancia de informa\u00e7\u00e3o a partir de sua representa\u00e7\u00e3o em rede \u2014 grafos de conhecimento \u2014 tem ganho notoriedade na academia e ind\u00fastria nos \u00faltimos anos. Em face ao exposto, neste curso, \u00e9 apresentada uma introdu\u00e7\u00e3o aos m\u00e9todos e t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina utilizadas em tarefas de infer\u00eancia em grafos de conhecimento, discutindo-se os desafios e oportunidades tecnol\u00f3gicas e cient\u00edficas desse tipo de tarefa.<\/p>\n\n\n\n


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Minicurso 5 (BSB): Bancos de Dados Biol\u00f3gicos<\/strong>
Tain\u00e1 Raiol e Waldeyr Mendes Cordeiro da Silva
Data: Segunda-feira, 07\/10\/2019
Hora: 09:00 \u00e0s 12:30h

Abstract<\/strong>
The biological data has increased in volume and diversity, becoming known as -omics (genomics, transcriptomics, epigenomics, proteomics, metabolomics, and others). Molecular Biology and Databases have played a close and cooperative relationship, which has made it possible to intensify advances in many areas. This course will provide an overview of a range of biological databases for different purposes and how to retrieve data both using the databases interfaces and some API’s. The database range includes biological sequences data, protein structure, and interaction data, and metabolic pathways. Necessary skills: Basic knowledge of Biology and computers. Desirable to maximize the experience: Python basics.

Resumo<\/strong>
O volume e variedade de dados biol\u00f3gicos oriundos de sequenciamento de alto desempenho t\u00eam aumentado significativamente. Esses dados s\u00e3o conhecidos como \u00f4micos, palavra que representa o conjunto de dados gen\u00f4micos, transcrit\u00f4micos, epigen\u00f4micos e outros. A Biologia Molecular e os bancos de dados t\u00eam mantido um estreito e cooperativo relacionamento, o qual tem possibilitado diversos avan\u00e7os em diferentes \u00e1reas. Este curso oferece uma vis\u00e3o geral sobre como os bancos de dados biol\u00f3gicos se organizam. Tamb\u00e9m mostra como buscar dados nesses bancos tanto usando interfaces Web como APIs. Os bancos de dados abordados incluem bancos de sequ\u00eancias biol\u00f3gicas, como genomas, bancos de estruturas de prote\u00ednas, de intera\u00e7\u00e3o entre prote\u00ednas e bancos de dados de metabolismo. Pr\u00e9-requisitos: Conhecimento b\u00e1sico em Biologia e uso de computadores. Desej\u00e1vel para m\u00e1ximo aproveitamento: Python b\u00e1sico.
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