{"id":40,"date":"2022-12-20T11:42:13","date_gmt":"2022-12-20T14:42:13","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/?page_id=40"},"modified":"2023-10-09T17:58:40","modified_gmt":"2023-10-09T20:58:40","slug":"programacao","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/programacao\/","title":{"rendered":"Programa\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"<h3><span style=\"background-color: #ffff00;\">Anais do evento<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li>Link para os Anais do XI ERMAC-RS 2023\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.even3.com.br\/anais\/xiermacrs\/\"><span style=\"background-color: #ffff00;\">https:\/\/www.even3.com.br\/anais\/xiermacrs\/<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Programa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/files\/2023\/03\/programaERMAC2023_27Jun.pdf\">Download (PDF) (<span style=\"background-color: #ffff00;\">atualizado 27.06.23<\/span>)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Instru\u00e7\u00f5es para apresenta\u00e7\u00e3o de trabalhos<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Apresenta\u00e7\u00e3o Oral<\/strong>\n<ul>\n<li>12min para a apresenta\u00e7\u00e3o e 3min de perguntas<\/li>\n<li>slides em PDF ou PPT<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Banner\/poster<\/strong>\n<ul>\n<li>Dimens\u00f5es: 90cm (largura) x 120cm (comprimento)<\/li>\n<li>Tipo da fonte: Arial ou Times New Roman<\/li>\n<li>Tamanho da fonte: min. 30pt, tamanho que permita a leitura a 1m de dist\u00e2ncia.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Minicursos<\/h3>\n<p>Participante devidamente inscrito no evento pode se inscrever gratuitamente para um dos seguintes minicursos. As inscri\u00e7\u00f5es s\u00e3o feitas pela plataforma Even3 na \u00e1rea logada do participante:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.even3.com.br\/xiermacrs\/\">https:\/\/www.even3.com.br\/xiermacrs\/<\/a><\/p>\n<p>Todos os minicursos tem carga hor\u00e1ria de 4 horas (2h no dia 28\/06 e 2h no dia 29).<\/p>\n<h4>Lista de minicursos<\/h4>\n<ul>\n<li><strong><span style=\"color: #222222;\">A matem\u00e1tica escondida nas imagens m\u00e9dicas &#8211; Tomografia Computadorizada<\/span><\/strong>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #222222;\">Ministrante<br \/>\nDr. Adriano De Cezaro \u2013 IMEF FURG<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #222222;\">Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\n<\/span>Desde a inven\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o da Tomografia Computadorizada por raio-X na d\u00e9cada de 60, esta tornou-se um dos m\u00e9todos mais importantes de diagn\u00f3sticos por imagens n\u00e3o-invasivas. De uma forma sucinta, os diagn\u00f3sticos por imagens de tomografia computadorizada s\u00e3o feitos com base na determina\u00e7\u00e3o da densidade dos tecidos internos ao corpo humano, a partir de medidas feitas no exterior do mesmo (de forma indireta).<br \/>\nNeste minicurso, apresentaremos de forma simplificada a modelagem matem\u00e1tica do problema de tomografia computadorizada. Responderemos a tr\u00eas perguntas fundamentais: Sempre \u00e9 poss\u00edvel determinar a densidade dos tecidos do corpo humano por medidas feitas no exterior do mesmo (Exist\u00eancia)? Quantas densidades distintas correspondem a um mesmo conjunto de medidas (Unicidade)? Haja visto que as medidas s\u00e3o sujeitas a erros, o quanto sens\u00edvel \u00e9 a obten\u00e7\u00e3o das imagens a partir das medidas (Estabilidade)? Ser\u00e3o apresentados resultados positivos para as duas primeiras quest\u00f5es e propostas alternativas para contornar a negativa \u00e0 terceira das perguntas. Tamb\u00e9m ser\u00e3o discutidos alguns algoritmos para para o problema apresentado.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\nDesej\u00e1vel (n\u00e3o obrigat\u00f3rio): Algumas no\u00e7\u00f5es de \u00c1lgebra Linear e EDO&#8217;s (se houver).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>C\u00e1lculo Diferencial e Integral: uma abordagem did\u00e1t1ica com o Python e o Google Colab<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrantes<br \/>\nDra. B\u00e1rbara Denicol do Amaral Rodriguez e discente Jhonatan Rodrigues Biller &#8211; IMEF\/FURG<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nA linguagem de programa\u00e7\u00e3o Python \u00e9 uma importante ferramenta para solu\u00e7\u00e3o de problemas em matem\u00e1tica aplicada. Este minicurso, destinado aos acad\u00eamicos dos cursos de Ci\u00eancias Exatas e Engenharias, tem como objetivo relacionar, de forma transdisciplinar, conhecimentos matem\u00e1ticos e de linguagem de programa\u00e7\u00e3o. A partir de quest\u00f5es norteadoras, ser\u00e3o desenvolvidos conceitos e aplica\u00e7\u00f5es de C\u00e1lculo Diferencial e Integral. Os participantes ser\u00e3o apresentados \u00e0 ferramenta computacional Google Colab e a bibliotecas da linguagem de programa\u00e7\u00e3o Python, como Sympy e Matplotlib.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\nConhecimentos b\u00e1sicos de C\u00e1lculo Diferencial e Integral. <strong>\u00c9 imprescind\u00edvel que os participantes possuam uma conta Google.<\/strong><\/li>\n<li>N\u00famero de vagas<br \/>\n20<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Modelagem Matem\u00e1tica de Doen\u00e7as Infecciosas<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrantes<br \/>\nDr. Luiz Alberto D\u00edaz Rodrigues e Dra. Diomar Cristina Mistro \u2013 PPGMat UFSM<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nA pandemia de Covid-19 deixou evidente a import\u00e2ncia do estudo de modelos matem\u00e1ticos para descrever a evolu\u00e7\u00e3o e dissemina\u00e7\u00e3o de epidemias de doen\u00e7as infecciosas. Nesse minicurso, apresentaremos alguns dos modelos cl\u00e1ssicos que formam a base da Epidemiologia matem\u00e1tica bem como alguns modelos alternativos em tempo discreto que permitem facilmente analisar aspectos espaciais como a velocidade de espalhamento da doen\u00e7a, padr\u00e3o espacial de preval\u00eancia da infec\u00e7\u00e3o, efici\u00eancia de medidas de controle heterogeneamente distribu\u00eddas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Movimento Browniano e Equa\u00e7\u00f5es Diferenciais Estoc\u00e1sticas<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrante<br \/>\nDr. Eduardo S. Schneider \u2013 CEng UFPel<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nProcessos estoc\u00e1sticos desempenham um papel fundamental na modelagem de v\u00e1rios fen\u00f4menos que ocorrem de forma n\u00e3o-determin\u00edstica no nosso mundo cotidiano. Neste minicurso, estudamos o conceito de caminho aleat\u00f3rio e suas propriedades. Al\u00e9m disso, exploramos as similaridades envolvendo solu\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas de equa\u00e7\u00f5es diferenciais ordin\u00e1rias e simula\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas de solu\u00e7\u00f5es de equa\u00e7\u00f5es diferenciais estoc\u00e1sticas. O minicurso foi planejado e desenvolvido com a finalidade de atender estudantes de gradua\u00e7\u00e3o com conhecimentos b\u00e1sicos de probabilidade e c\u00e1lculo de uma vari\u00e1vel ou estudantes no in\u00edcio dos seus estudos em n\u00edvel de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o nas \u00e1reas de Matem\u00e1tica, F\u00edsica, Economia, Engenharias, dentre outras, e que tenham interesse em t\u00f3picos relacionados \u00e0 probabilidade e suas aplica\u00e7\u00f5es.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\n\u00c9 desej\u00e1vel o conhecimento de conceitos b\u00e1sicos de probabilidade e c\u00e1lculo de uma vari\u00e1vel.<\/li>\n<li>N\u00famero de vagas<br \/>\n20<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Aplica\u00e7\u00f5es de Estat\u00edstica B\u00e1sica usando o RStudio<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrantes<br \/>\nDra. Ana Rita de Assump\u00e7\u00e3o Mazzini, Dra. Giselda Maria Pereira, Dra. Pollyane Vieira da Silva \u2013 DME UFPel, discentes Isadora Real\u00a0e S\u00edlvia Jappe<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nO objetivo do minicurso \u00e9 apresentar aplica\u00e7\u00f5es de Estat\u00edstica Descritiva e Infer\u00eancia Estat\u00edstica, com o uso do ambiente R. As aplica\u00e7\u00f5es ser\u00e3o desenvolvidas e ilustradas com a utiliza\u00e7\u00e3o da interface RStudio. A ideia \u00e9 despertar e motivar o interesse dos alunos de gradua\u00e7\u00e3o para utiliza\u00e7\u00e3o de programas estat\u00edsticos. Isso pode ser acess\u00edvel com o emprego do R. que \u00e9 uma ferramenta de livre acesso e de ampla utiliza\u00e7\u00e3o em an\u00e1lises estat\u00edsticas nas mais diferentes \u00e1reas do conhecimento.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\nTer cursado alguma disciplina de estat\u00edstica.<\/li>\n<li>N\u00famero de vagas<br \/>\n20<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Geometria e topologia, uma rela\u00e7\u00e3o que deu certo<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrantes<br \/>\nDra. Lisandra de Oliveira Sauer e Dr. Giovanni da Silva Nunes \u2013 DME UFPel<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nNeste minicurso pretendemos abordar alguns t\u00f3picos de Geometria que nos fornecer\u00e3o ferramentas suficientes para a compreens\u00e3o de importantes resultados de Geometria Diferencial que iremos dar destaque. Entre estes resultados encontra-se o famoso teorema de Gauss-Bonnet, o qual relaciona, de maneira surpreendente e inesperada a Geometria e a Topologia.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\nNo\u00e7\u00e3o do conceito de derivada<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0s Redes Neurais Artificiais e Aplica\u00e7\u00f5es em Matem\u00e1tica<\/strong>\n<ul>\n<li>Ministrante<br \/>\nDr. Pedro Henrique de Almeida Konzen &#8211; PPGMAp\/IME\/UFRGS<\/li>\n<li>Descri\u00e7\u00e3o<br \/>\nRedes Neurais Artificiais (RNAs) s\u00e3o t\u00e9cnicas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning), uma classe de m\u00e9todos de Aprendizagem de M\u00e1quina (Machine Learning). Inicialmente inspiradas em sistemas biol\u00f3gicos (modelos de c\u00e9rebro biol\u00f3gico, por exemplo), s\u00e3o estruturas computacionais em que o processamento e aprendizagem da informa\u00e7\u00e3o se d\u00e1 em estruturas organizadas em m\u00faltiplas camadas de composi\u00e7\u00e3o. Neste minicurso, vamos aprender a desenvolver e implementar (em linguagem Python) um tipo cl\u00e1ssico de RNAs, as chamadas Perceptron Multicamadas. Vamos construir RNAs para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos de aproxima\u00e7\u00f5es de fun\u00e7\u00f5es e a resolu\u00e7\u00e3o de equa\u00e7\u00f5es diferenciais ordin\u00e1rias\/parciais.<\/li>\n<li>Pr\u00e9-requisitos<br \/>\nC\u00e1lculo, \u00c1lgebra Linear e no\u00e7\u00f5es de programa\u00e7\u00e3o em linguagem Python.<\/li>\n<li>N\u00famero de vagas<br \/>\n20<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Anais do evento Link para os Anais do XI ERMAC-RS 2023 https:\/\/www.even3.com.br\/anais\/xiermacrs\/ Programa\u00e7\u00e3o Download (PDF) (atualizado 27.06.23) Instru\u00e7\u00f5es para apresenta\u00e7\u00e3o de trabalhos Apresenta\u00e7\u00e3o Oral 12min para a apresenta\u00e7\u00e3o e 3min de perguntas slides em PDF ou PPT Banner\/poster Dimens\u00f5es: 90cm (largura) x 120cm (comprimento) Tipo da fonte: Arial ou Times New Roman Tamanho da fonte: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1276,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-40","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/40","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1276"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/40\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":196,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/40\/revisions\/196"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ermacrs23\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}