Inteligência Artificial: seminário online da USP debate o futuro do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina↳Machine learning39 conteúdosClassificador de Sentimentos – Azure MLData · abr 2019Inteligência Artificial e Machine Learning: O que você precisa saberAI · fev 2024Inteligência Artificial: seminário online da USP debate o futuro do aprendizado de máquinaGestão Dev & TI · jun 2021Ver tudo em AI → será o foco do próximo seminário da série Perspectivas em Inteligência Artificial. Gratuito e aberto a todos os interessados, o evento online é promovido pelo Centro de Inteligência Artificial (C4AI) e acontece na próxima quinta-feira, 17 de junho, a partir das 17 horas, com transmissão pelo canal do Centro no Youtube.

Constituído pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e pela IBM, o C4AI é um Centro de Pesquisa em Engenharia sediado no Centro de Inovação da USP (Inova USP), em São Paulo, e tem como um de seus polos o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

O seminário será ministrado em inglês pelo professor Trevor Darrell, do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências de Computação↳Leia tambémUSP São Carlos abre vagas para mestrado e doutorado em Ciências de Computação e Matemática ComputacionalGestão Dev & TI · nov 2024 da Universidade da Califórnia em Berkeley, nos Estados Unidos. Durante o evento, o professor explicará como o aprendizado de máquina totalmente não supervisionado e o chamado aprendizado de máquina aconselhável (Advisable Machine Learning) podem funcionar, em conjunto, para reduzir drasticamente o nível de supervisão necessário para tarefas do mundo real. Ele também apresentará pesquisas científicas recentes da área.

Darrel é fundador e um dos líderes do laboratório Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR), do Berkeley DeepDrive (BDD) Industrial Consortia e do programa BAIR Commons, lançado recentemente em parceria com Facebook, Google, Microsoft, Amazon e outros parceiros.

O grupo de pesquisa do professor desenvolve algoritmos para permitir o reconhecimento visual em uma variedade de plataformas e aplicações. Seus interesses incluem visão computacional, aprendizado de máquina, computação gráfica e interfaces computador-humano baseadas na percepção.