{"id":240,"date":"2021-08-17T19:15:02","date_gmt":"2021-08-17T22:15:02","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/?page_id=240"},"modified":"2021-09-14T14:25:23","modified_gmt":"2021-09-14T17:25:23","slug":"speaker-ricardo-matsumura","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/speaker-ricardo-matsumura\/","title":{"rendered":"Speaker &#8211; Ricardo Matsumura"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center\"><strong><span style=\"font-size: 24pt\">Ricardo Matsumura Ara\u00fajo<\/span><br \/>\nUniversidade Federal de Pelotas (Brazil)<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-218\" src=\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/files\/2021\/08\/AVATAR_03_RicardoMatsumura.png\" alt=\"\" width=\"250\" height=\"248\" srcset=\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/files\/2021\/08\/AVATAR_03_RicardoMatsumura.png 428w, https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/files\/2021\/08\/AVATAR_03_RicardoMatsumura-400x397.png 400w, https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/files\/2021\/08\/AVATAR_03_RicardoMatsumura-80x80.png 80w\" sizes=\"auto, (max-width: 250px) 100vw, 250px\" \/><\/p>\n<h3 style=\"text-align: center\"><span style=\"font-size: 18pt\"><em>Classifica\u00e7\u00e3o de Imagens com Redes Neurais Convolucionais<\/em><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: center\">Language: Portuguese<\/p>\n<p style=\"text-align: center\">Date: October 28th \/ 09h00 &#8211; 11h00<\/p>\n<div style=\"text-align: center\"><\/div>\n<p><span style=\"font-size: 14pt\"><strong>Abstract<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;text-align: justify\">Redes Neurais Convolucionais s\u00e3o modelos de aprendizado de m\u00e1quina capazes de automaticamente\u00a0extrair caracter\u00edsticas de dados que possuem rela\u00e7\u00f5es espaciais ou temporais, como imagens, e que revolucionaram tarefas como classifica\u00e7\u00e3o, segmenta\u00e7\u00e3o e s\u00edntese de imagens e \u00e1udios. Neste curso entenderemos o que s\u00e3o estas redes e o que as diferenciam de modelos cl\u00e1ssicos de aprendizado de m\u00e1quina, com exemplo pr\u00e1tico de aplica\u00e7\u00e3o por meio da biblioteca PyTorch.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3 style=\"text-align: center\"><span style=\"font-size: 18pt\"><em><b>Hub de Inova\u00e7\u00e3o em Intelig\u00eancia Artificial (H2IA)<\/b><\/em><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: center\">Language: Portuguese<\/p>\n<p style=\"text-align: center\">Date: October 28th \/ 11h00 &#8211; 12h00<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 14pt\"><strong>Abstract<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;text-align: justify\">O Hub de Inova\u00e7\u00e3o em Intelig\u00eancia Artificial (H2IA) \u00e9 um projeto que visa alavancar tecnologias baseadas em IA para o desenvolvimento econ\u00f4mico e social do pa\u00eds. Criado em 2019 na Universidade Federal de Pelotas, o H2IA oferece diversas a\u00e7\u00f5es que v\u00e3o desde capacita\u00e7\u00e3o e consultoria at\u00e9 projetos de pesquisa, desenvolvimento e inova\u00e7\u00e3o. Conta com parcerias com diversas empresas e institui\u00e7\u00f5es e \u00e9 um dos projetos priorit\u00e1rios do programa INOVA do Governo do Estado do RS. Nesta palestra as motiva\u00e7\u00f5es por tr\u00e1s do Hub ser\u00e3o apresentadas, bem como seu funcionamento e a\u00e7\u00f5es passadas e futuras.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 14pt\"><strong>Biography<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;padding-left: 40px\">Ricardo atua em pesquisa e inova\u00e7\u00e3o na \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial h\u00e1 mais de dez anos, com \u00eanfase em Aprendizado de M\u00e1quina. \u00c9 professor na Universidade Federal de Pelotas, onde atua junto aos cursos de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Computa\u00e7\u00e3o, e coordenador do Hub de Inova\u00e7\u00e3o em Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ricardo Matsumura Ara\u00fajo Universidade Federal de Pelotas (Brazil) Classifica\u00e7\u00e3o de Imagens com Redes Neurais Convolucionais Language: Portuguese Date: October 28th \/ 09h00 &#8211; 11h00 Abstract Redes Neurais Convolucionais s\u00e3o modelos de aprendizado de m\u00e1quina&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":746,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-240","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/240","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/users\/746"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=240"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/240\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":506,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/240\/revisions\/506"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/dpvsa2021\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=240"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}