O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) promoverá de 14 a 17 de julho a II School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (MLKDD), evento que tem como objetivo ajudar na capacitação de profissionais qualificados nas áreas de aprendizado de máquina e extração de conhecimento. O evento será realizado no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, no campus USP de São Carlos.
A programação do MLKDD contará com cinco minicursos, ministrados por especialistas mundiais nessas áreas:
- Predicting the rankings of financial analysts, supporting big data projects and other applications of label ranking methods, com Carlos Soares, da Universidade do Porto (Portugal)
- Multi-label Classification, com Jesse Read, da Universidade Carlos III de Madrid (Espanha)
- Knowledge Discovery from Data Streams, com João Gama, da Universidade do Porto (Portugal)
- Big Data Analytics, com Marko Grobelnik, do Instituto Jožef Stefan (Eslovênia)
- Comparing apples and oranges: towards commensurate evaluation metrics in classification, com Peter Flach, da Universidade de Bristol (Reino Unido)
As inscrições podem ser feitas no site do evento, onde estão disponíveis também a programação completa e o valor das taxas, com descontos até o dia 30 de junho. As vagas são limitadas.
O evento é financiado pelo Núcleo de Apoio à Pesquisa em Aprendizado de Máquina e Análise de Dados (NAP-AMDA).
KDMiLe 2013
Na mesma semana, entre os dias 17 e 19 de julho, o ICMC também será sede do primeiro Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). O objetivo é integrar pesquisadores, profissionais, desenvolvedores, estudantes e usuários das áreas de mineração de dados e aprendizado de máquina, por meio da apresentação de pesquisas, discussão de idéias e intercâmbio de técnicas, ferramentas e experiências relacionadas a essas áreas.
O simpósio aceita submissões de trabalhos até o dia 30 de junho, e em breve disponibilizará em seu site a programação completa e o formulário de inscrição.
O evento é organizado pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), com apoio financeiro do CNPq e da FAPESP.
Informações
Site do MLKDD: www.amda.icmc.usp.br/mlkdd2013
Site do KDMiLe: kdmile.linkedej.com.br
