Inscreva-se na 3ª Escola Avançada em Big Data Analysis

Evento será realizado em setembro no ICMC, na USP em São Carlos

O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, sediará de 2 a 6 de setembro a 3ª Escola Avançada em Big Data Analysis (EABDA 2019). O evento visa apresentar aos participantes 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. 

O público-alvo é formado por estudantes de pós-graduação e profissionais graduados nas áreas de engenharia, computação, estatística, economia e afins. Alunos de graduação podem se inscrever, desde que estejam no último ano do curso. As inscrições devem ser feitas diretamente no site oficial da Escola.

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, e são válidos até o dia 20 de agosto, quando serão reajustados.

A Escola é organizada pelo Departamento de Ciências da Computação do ICMC e recebeu 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).

Com informações de Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

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Site do evento: cemeai.icmc.usp.br/3EABDA
Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609 / contatocemeai@icmc.usp.br

A ciência da recomendação: curso da USP apresenta os recentes avanços desse campo na computação

Voltado, preferencialmente, para alunos que fazem pós-graduação nas áreas de ciências de computação e afins, curso será ministrado em São Carlos pelo professor Derek Bridge, da University College Cork, da Irlanda

Curso gratuito acontece no dia 5 de abril, sexta-feira, pela manhã e à tarde

O mundo virtual é também o mundo das recomendações. Nas principais redes sociais, a todo o momento pipocam sugestões de páginas para curtir e de novos amigos para adicionar. Recomendações de produtos surgem automaticamente na tela do computador depois que um site de compras é acessado e a partir dos filmes, séries e músicas que você curte, mais filmes, séries e músicas são sugeridos por meio dos serviços de streaming. A ciência que existe nesses sistemas de recomendação será tema de um curso gratuito que acontece dia 5 de abril, sexta-feira, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. 

O objetivo da iniciativa é apresentar uma visão geral dos algoritmos de sistema de recomendação, apresentando os recentes avanços desse campo do conhecimento, particularmente no contexto de pesquisas realizadas na University College Cork, na Irlanda, sob a responsabilidade do professor Derek Bridge. O professor, que está fazendo uma visita ao ICMC durante um mês, será o ministrante do curso. 

Segundo o professor Marcelo Manzato, que coordena a iniciativa, o público-alvo são, preferencialmente, os alunos que fazem pós-graduação nas áreas de ciências de computação e afins. Se houver vagas remanescentes, também poderão ser ocupadas por alunos de cursos de graduação dessas áreas. Para participar, basta se inscrever no sistema Apolo da USP, até dia 3 de abril ou enquanto houver vagas, por meio deste link: icmc.usp.br/e/91f0a. 

As atividades acontecerão no auditório Luiz Antonio Favaro, no bloco 4 do ICMC, das 9 às 12 horas e das 14 às 17 horas. Confira o programa completo do curso A Postgraduate Guide to Recommender Systems: icmc.usp.br/e/8a52c. 

Texto: Assessoria de Comunicação do ICMC/USP
Imagem: Portal do Bibliotecário

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Comissão de Cultura e Extensão Universitária do ICMC: (16) 3373.9146 

E-mail: ccex@icmc.usp.br

Oportunidade: bolsa de pós-doutorado em mineração de dados no ICMC

Desenvolver técnicas avançadas para mineração de grandes bases de dados, com possíveis aplicações em áreas como análise de dados de expressão gênica, análise de redes sociais, mineração de textos, sistemas de recomendação, entre outras. Esse é o principal objetivo do projeto de pesquisa resultante de parceria estabelecida entre docentes do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, e da Universidade de Alberta, no Canadá.

Para atuar nesse projeto, está sendo selecionado um pós-doutorando, que será co-supervisionado pelos professores Ricardo Campello, do laboratório de Análise de Padrões em Dados (LAPaD) do ICMC, e Jörg Sander, do departamento de Computação da Universidade de Alberta. Ao longo do 1º semestre de 2015, Sander permanecerá no ICMC como professor visitante.

Os candidatos devem ter doutorado ou equivalente, preferencialmente em uma das seguintes áreas: computação, estatística, matemática, engenharia computação/elétrica ou física. É necessário, ainda, ter experiência na área de aprendizado de máquina e extração de conhecimento a partir de bases de dados (KDD), especialmente em técnicas de aprendizado não supervisionado ou semi-supervisionado/ativo, com ênfase para agrupamento de dados (clustering), classificação de padrões, detecção de outliers e aplicações.

Para participar da seleção, basta enviar um e-mail para o professor Campello (campello@icmc.usp.br), anexando um currículo atualizado e uma breve descrição dos principais interesses de pesquisa. O candidato selecionado receberá uma bolsa no valor de R$ 4,1 mil do CNPq durante 11 meses, prorrogável por mais 1 ano. Dependendo do desempenho do pós-doutor, é possível solicitar uma bolsa de maior valor para a FAPESP. 

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Email: campello@icmc.usp.br

Pesquisa do ICMC busca tornar recomendações na internet mais atraentes aos usuários

Trabalho de pós-doutorado utiliza o contexto do usuário para fazer sugestões mais precisas em sites de e-commerce, músicas e informações

Quem faz compras na internet está acostumado com as sugestões que surgem em forma de anúncio nas páginas das lojas online. Desenvolver um método para aprimorar essas sugestões, levando em conta o contexto em que o usuário está inserido enquanto navega pela internet, é o objetivo de uma pesquisa que está sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional (Labic) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

Segundo Domingues, contexto pode tornar recomendações mais eficientes

Essas sugestões oferecidas pelos sites são chamadas no meio científico de “sistemas de recomendação” e consistem, basicamente, em um sistema computacional que tenta analisar o comportamento de um usuário na internet, identificando seus gostos, suas preferências ou qualquer outra situação que possibilite ao usuário receber algum tipo de sugestão online, como, por exemplo, uma música, um filme, um livro ou outro tipo de produto.

A pesquisa de pós-doutorado, intitulada Aquisição Automática de Informação Contextual para Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto foi desenvolvida pelo pesquisador Marcos Aurélio Domingues. Ele explica que, hoje em dia, as empresas que realizam seus negócios pela web oferecem uma vasta quantidade e variedade de conteúdos – dentre produtos, serviços e informações. Por isso, foi estabelecida uma necessidade de descobrir informações sobre o comportamento e interesse de seus clientes para recomendar coisas interessantes ao usuário.

Porém, na maioria das lojas online que encontramos na internet, essas recomendações são feitas de uma forma primitiva. Por exemplo, se você consulta o preço de um tênis em um determinado site, receberá constantes e insistentes recomendações sobre o mesmo modelo de calçado.

Domingues desenvolveu um sistema que leva em consideração diversas variáveis que buscam analisar a situação em que o usuário está inserido para tornar a recomendação mais refinada e precisa. “Se o usuário está no trabalho em uma manhã de segunda-feira, a recomendação precisa ser de uma forma. Já em um domingo à tarde, o usuário receberá outro tipo de sugestão. São esses pequenos contextos que podem fazer a recomendação ser mais eficiente”, explicou o pesquisador.

De acordo com Domingues, um dos grandes desafios para o uso de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto é a falta de métodos para aquisição automática de informação para esses sistemas. “O objetivo do meu projeto é a pesquisa, proposta e avaliação de métodos para conseguir informações contextuais, de forma que o usuário receba uma sugestão coerente à situação em que ele está no momento”, disse.

Sugestões de nomes para bebês - Um exemplo de aplicação da pesquisa desenvolvida por Domingues foi utilizado por um site que sugere nomes para bebês aos futuros pais, o Nameling.net. O projeto chegou a ficar, inclusive, em quarto lugar em uma competição internacional de propostas de sistemas de recomendação de nomes, o ECML/PKDD Discovery Challenge 2013, que envolveu instituições de pesquisa de diversos países.

Nesse caso, Domingues explica que a recomendação leva em consideração o local e o horário que a pesquisa está sendo feita. Ou seja, os resultados de uma busca feita por um usuário no Brasil levará a recomendações de nomes que estejam de acordo com o contexto do nosso país. "Os resultados empíricos têm mostrado que podemos melhorar a recomendação de nomes utilizando a informação contextual", afirmou o pesquisador. O site pode ser acessado pelo link: nameling.net.

Nameling.net é um exemplo de aplicação da pesquisa

Doutorado em Portugal - Antes de iniciar o pós-doutorado no ICMC, Domingues realizou o seu doutorado na Universidade do Porto, em Portugal. Lá, ele participou de outro projeto de pesquisa, em que desenvolveu um sistema para recomendações de música em um site de bandas de garagem. "O interessante desse trabalho é que em um site de bandas desconhecidas, a recomendação de algo novo é fundamental para o usuário", disse.

O site é o palcoprincipal.sapo.pt, uma rede social especializada em promover e indicar novas bandas e artistas. Domingues explica que desenvolveu o sistema de recomendação combinando os dados de acesso, conteúdo e áudio do site. "Combinamos esses dados para conseguir analisar melhor o comportamento e o contexto do usuário no site".

Análise de dados - A pesquisa de Domingues no ICMC está sendo desenvolvida sob supervisão da professora Solange Rezende, coordenadora do Labic. Segundo Rezende, o trabalho de refinar a pesquisa em mineração de dados é uma exigência do constante crescimento dos serviços oferecidos na internet. "Descobrir conhecimento a partir de dados e saber interpretá-lo é fundamental para aprimorarmos essa área", finalizou a professora.

Texto e fotos: Fernanda Vilela - Assessoria de Comunicação ICMC/USP

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