{"id":5322,"date":"2022-07-26T09:03:20","date_gmt":"2022-07-26T12:03:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sbbd.org.br\/2022\/minicurso-2-copy\/"},"modified":"2022-08-29T10:49:18","modified_gmt":"2022-08-29T13:49:18","slug":"minicurso-3","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbbd.org.br\/2022\/minicurso-3\/","title":{"rendered":"Minicurso 3"},"content":{"rendered":"\n

Uso de Meta-Learning em Tarefas de Aprendizado Profundo<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Resumo<\/h4>\n\n\n\n

Bancos de Dados (BDs) NoSQL s\u00e3o uma tecnologia relativamente recente para gerenciamento de dados Aprendizado Profundo \u00e9 uma sub\u00e1rea de Aprendizado de M\u00e1quina que utiliza redes neurais com sucess\u00edveis camadas de representa\u00e7\u00e3o dos dados, as quais permitem a realiza\u00e7\u00e3o de tarefas mais complexas. Em geral, esses modelos produzem melhores resultados quando trabalhados com grandes volumes de dados. Entretanto, em algumas situa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel obter dados rotulados em grande quantidade para o treinamento dessas redes. A estrat\u00e9gia de meta-learning visa mitigar esse problema, fazendo com que modelos de aprendizagem consigam aprender, de forma r\u00e1pida, a partir de outros modelos inicialmente treinados para diferentes tarefas. Este minicurso introduz algumas t\u00e9cnicas de meta-learning, focando em seu uso com modelos de Aprendizado Profundo para a resolu\u00e7\u00e3o de tarefas com quantidade de dados reduzida.<\/p>\n\n\n\n

Instrutores<\/h3>\n\n\n\n
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Luis Gustavo Coutinho do R\u00eago<\/strong> (UFC) – Bacharel em Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (UFC, 2014), Mestre em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (UFC, 2017) e doutorando em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (UFC). Atualmente \u00e9 Professor Efetivo no Instituto Federal do Cear\u00e1 (IFCE) campus Jaguaribe, atuando principalmente nos seguintes temas: Desenvolvimento de Software, Consultas em Mapas e Processamento de Linguagem Natural.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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B\u00e1rbara St\u00e9phanie Neves Oliveira<\/strong> (UFC) – Bacharel em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (2020), e mestranda tamb\u00e9m em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1. Atualmente \u00e9 Cientista de Dados no Instituto Atl\u00e2ntico e Pesquisadora no Insight Data Science Lab. Atua principalmente na \u00e1rea de Processamento de Linguagem Natural com Aprendizagem Profunda, em diferentes t\u00e9cnicas, como pr\u00e9-processamento e representa\u00e7\u00e3o de textos; em problemas\/tarefas, como Extra\u00e7\u00e3o da Informa\u00e7\u00e3o, com foco em Reconhecimento e Desambigua\u00e7\u00e3o de Entidades Nomeadas, Classifica\u00e7\u00e3o de Textos e Modelagem de T\u00f3picos; e, tecnologias, como assistentes virtuais contextuais.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Lucas Peres Gaspar<\/strong> (UFC) – Bacharel em Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (2017), Mestre em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (2019) e doutorando em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (UFC). Professor no Centro Universit\u00e1rio Farias Brito e na Faculdade 7 de Setembro, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento de dados em Linguagem Natural e dados Georeferenciados, desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es reativas e processamento de dados em tempo real.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Jo\u00e3o Ara\u00fajo Castelo Branco<\/strong> (UFC) – Bacharel em Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Cear\u00e1 (UFC, 2021) e Mestrando em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (UFC). Atualmente \u00e9 pesquisador do Insight Data Science Lab, atuando principalmente nos seguintes temas: Desenvolvimento de Software, Processamento de Linguagem Natural, Machine Learning e Engenharia de Dados.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Jos\u00e9 Ant\u00f4nio Fernandes de Mac\u00eado<\/strong> (UFC)- Professor Associado do Departamento de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Federal do Cear\u00e1 e pesquisador de produtividade do CNPq h\u00e1 mais de 12 anos. Atualmente, exerce a fun\u00e7\u00e3o de Cientista Chefe de Dados e Transforma\u00e7\u00e3o Digital do Governo do Cear\u00e1. Concluiu mestrado e doutorado pela Pontif\u00edcia Universidade Cat\u00f3lica do Rio de Janeiro. Realizou doutorado sandu\u00edche na \u00c9cole Nationale Sup\u00e9rieure des T\u00e9l\u00e9communications Bretagne, na Fran\u00e7a e foi pesquisador s\u00eanior na \u00c9cole Polytechnique F\u00e9d\u00e9ral de Lausanne (EPFL-Sui\u00e7a) de 2006 at\u00e9 2009. O foco de sua pesquisa \u00e9 a intelig\u00eancia artificial aplicada ao processamento de grandes volumes de dados (Big Data).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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