Escola Avançada em Big Data Analysis prorroga inscrições com desconto

Valores só serão reajustados após 27 de agosto; evento começa dia 2 de setembro

A 3ª Escola Avançada em Big Data Analysis (EABDA 2019) acontecerá de 2 a 6 de setembro no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. O evento apresentará as principais técnicas usadas para a análise de grandes volumes de dados, destacando as mais avançadas e promissoras ferramentas para análise, extração de conhecimento e visualização de dados. 

A escola oferece dez cursos sobre temas como ciência de dados, aprendizado de máquina, deep learning, mineração de dados, processamento de línguas naturais, sistemas de recomendação e redes complexas. Além dos cursos, serão oferecidas cinco palestras sobre temas relacionados à área de big data. 

Para se inscrever, basta acessar o site do evento. O valor da matrícula para cada curso é de R$ 100 para estudantes e R$ 150 para profissionais formados. Já o pacote com os dez cursos custa R$ 700 para estudantes e R$ 1.200 para profissionais. Esses valores são acrescidos de uma taxa de 10% referente ao uso da plataforma on-line e são válidos até o dia 27 de agosto, quando serão reajustados. 

Podem participar da iniciativa estudantes de pós-graduação e profissionais graduados nas áreas de engenharia, computação, estatística, economia e afins, além de alunos de graduação, desde que estejam no último ano do curso. A Escola é organizada pelo Departamento de Ciências da Computação do ICMC e recebe o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), do Centro de Robótica de São Carlos (CRob) e do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer (CTI-Campinas). 

Texto: Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 

Com informações de Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI 

Mais informações 

Site do evento: cemeai.icmc.usp.br/3EABDA 

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609 / contatocemeai@icmc.usp.br

ICMC promove eventos sobre aprendizado de máquina e extração de conhecimento

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