{"id":3396,"date":"2025-06-03T18:55:58","date_gmt":"2025-06-03T21:55:58","guid":{"rendered":"https:\/\/sbbd.org.br\/2025\/en\/?page_id=3396"},"modified":"2025-06-18T15:15:42","modified_gmt":"2025-06-18T18:15:42","slug":"kdmile","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbbd.org.br\/2025\/kdmile\/","title":{"rendered":"KDMiLe 2025"},"content":{"rendered":"\t\t
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KDMiLe 2025<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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O\u00a0Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning<\/b>\u00a0(KDMiLe)<\/b>\u00a0tem como objetivo integrar pesquisadores, profissionais, desenvolvedores, estudantes e usu\u00e1rios para apresentar seus resultados de pesquisa, discutir ideias e compartilhar t\u00e9cnicas, ferramentas e experi\u00eancias pr\u00e1ticas relacionadas \u00e0s \u00e1reas de Minera\u00e7\u00e3o de Dados e Aprendizado de M\u00e1quina.<\/p>

O KDMiLe originou-se do WAAMD (Workshop em Algoritmos e Aplica\u00e7\u00f5es de Minera\u00e7\u00e3o de Dados), que ocorreu durante cinco anos \u2013 de 2005 a 2009 \u2013 como um Workshop do Simp\u00f3sio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD). Desde 2013, o KDMiLe tem sido organizado alternadamente em conjunto com a Confer\u00eancia Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS) e o Simp\u00f3sio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD).<\/p>

Este ano, 2025, em sua d\u00e9cima terceira edi\u00e7\u00e3o, o KDMiLe ser\u00e1 realizado em Fortaleza, Cear\u00e1, de 29 de setembro a 02 de outubro, em conjunto com o Simp\u00f3sio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD) e com a Confer\u00eancia Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS). Este ano, o KDMiLe est\u00e1 sendo organizado pela Universidade Federal do Cear\u00e1.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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PALESTRANTE CONVIDADO<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Isaac Triguero<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Universidade de Granada, Espanha<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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T\u00edtulo da palestra:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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From Traditional AI to General Purpose Artificial Intelligence Systems: A Journey Towards Open-World Intelligence<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Resumo:<\/strong><\/h4>

A maioria das aplica\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial (IA) \u00e9 projetada para uma tarefa espec\u00edfica e bem delimitada. No entanto, existem muitos cen\u00e1rios que exigem uma IA mais geral, capaz de resolver uma ampla variedade de tarefas sem ter sido especificamente projetada para cada uma delas. O termo\u00a0Sistemas de Intelig\u00eancia Artificial de Prop\u00f3sito Geral<\/i>\u00a0(do ingl\u00eas, GPAIS \u2013\u00a0General Purpose Artificial Intelligence Systems<\/i>) foi definido para se referir a esses sistemas de IA. At\u00e9 hoje, a possibilidade de uma Intelig\u00eancia Artificial Geral, suficientemente poderosa para realizar qualquer tarefa intelectual como um ser humano \u2014 ou at\u00e9 mesmo super\u00e1-lo \u2014 tem permanecido como uma aspira\u00e7\u00e3o, fic\u00e7\u00e3o e um risco potencial para a sociedade. Embora ainda possamos estar longe de alcan\u00e7ar esse n\u00edvel, os GPAIS j\u00e1 s\u00e3o uma realidade e est\u00e3o na linha de frente da pesquisa em IA.<\/p>

Nesta palestra, apresentarei uma defini\u00e7\u00e3o de GPAIS que permite uma diferencia\u00e7\u00e3o gradual entre os tipos de GPAIS, de acordo com suas propriedades e limita\u00e7\u00f5es. Vamos distinguir entre GPAIS de\u00a0mundo fechado<\/i>\u00a0e de\u00a0mundo aberto<\/i>, caracterizando seus graus de autonomia e capacidade com base em v\u00e1rios fatores, como adapta\u00e7\u00e3o a novas tarefas, compet\u00eancia em dom\u00ednios para os quais n\u00e3o foram intencionalmente treinados, capacidade de aprender com poucos dados e reconhecimento proativo de suas pr\u00f3prias limita\u00e7\u00f5es. Para ilustrar a transi\u00e7\u00e3o da IA tradicional para os GPAIS, come\u00e7arei falando sobre alguns projetos interdisciplinares nos quais trabalhei, incluindo aplica\u00e7\u00f5es de\u00a0big data<\/i>\u00a0em colabora\u00e7\u00e3o com parceiros industriais como a Unilever e a E.ON, abrangendo setores como energia, transporte e sa\u00fade. Em seguida, focarei em minha pesquisa mais recente sobre modelos generaliz\u00e1veis que podem ajudar a acelerar a ado\u00e7\u00e3o da IA. Por fim, destacarei a necessidade cr\u00edtica de um desenvolvimento de IA respons\u00e1vel e confi\u00e1vel \u00e0 medida que avan\u00e7amos neste cen\u00e1rio em constante evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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DATAS IMPORTANTES<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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