Avanços em inteligência artificial são expostos por professor da Universidade de Rhode Island

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Dr. Marco Alvarez, professor da Universidade de Rhode Island, ministrou nesta segunda-feira (31) a palestra “Machine Learning on Graphs: Recent Advances” para os acadêmicos de Engenharia Mecânica, Controle e Automação, Análise de Sistemas e Engenharia da Computação.

Esta foi a segunda vez que o especialista em ciências da computação conversou com os alunos da graduação e, neste encontro, o conteúdo apresentado por ele é referente à matéria que ministra no Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Sustentabilidade Agropecuária, denominada Deep Learning. O tema é emergente dentro do campo da inteligência artificial, considerado uma subcategoria de aprendizagem automática que promove oportunidades de aprendizagens profundas como reconhecimento de fala e visão computacional.

“Mesmo que muitos não tenham ouvido falar da matéria, tenho certeza que todos eles usam no dia a dia. Afinal, o Deep Learning está até mesmo nos aplicativos para celulares que todos nós utilizamos”, comentou o professor.

Durante a palestra, Dr. Marco apresentou aos acadêmicos os recentes avanços de pesquisas relacionadas ao tema que permitiram a automatização de processos manuais. Entre eles, estavam as análises de sistema de comandos de voz, texto automático e até mecanismos instalados em veículos que permitem que eles estacionem sozinhos com o auxilio de câmeras e sensores.

Atualmente na Universidade de Rhode Island, Marco é professor assistente de aprendizagem automática (Machine Learning), disciplina que ensina os acadêmicos a modelarem programas de computador e aprenderem padrões de dados como uma forma de solucionar problemas em processamentos de linguagem natural, de visão computacional e, ainda, de aplicativos de reconhecimento de voz.

Já a matéria ministrada por ele no curso de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Sustentabilidade, ao todo são 15 horas/aula, que estão sendo realizadas no período da tarde de segunda-feira a sexta-feira. Além da parte teórica passada em sala de aula, os acadêmicos desenvolvem projetos em casa e nos laboratórios da UCDB. O resultado dos trabalhos deverão ser entregues em um relatório no final do curso.

 Texto sob supervisão de Natalie Malulei.