Estudantes têm 50% de desconto na taxa de matrícula
A 5ª edição da Escola Avançada em Big Data Analysis já tem data marcada. O evento, voltado a técnicas utilizadas para analisar grandes volumes de dados, será realizado de 11 a 15 de outubro e contará com 12 cursos oferecidos por professores e profissionais renomados da área.
Neste ano, a Escola faz parte das comemorações dos 50 anos do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, com patrocínio do Santander. O evento é organizado pelo Departamento de Ciências da Computação com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).
Os cursos são voltados a alunos cursando a partir do 3º ano da graduação, estudantes de pós-graduação e profissionais de empresas graduados nas seguintes áreas: Engenharias, Computação, Matemática Aplicada, Estatística, Administração, Economia e áreas correlatas.
Todo o evento será realizado de forma online. As inscrições estão abertas a partir desta segunda-feira, 13 de setembro, e vão até o dia 4 de outubro ou enquanto houver vagas. Para efetuar a matrícula, os interessados deverão acessar o site da Escola, que já conta com toda a programação e os detalhes dos cursos oferecidos.
Valores Estudantes pagarão o valor promocional de R$ 50 por curso. Para pesquisadores e demais interessados, o valor é de R$ 100 por curso.
Pessoas em situação de fragilidade socioeconômica ou desempregados podem requerer isenção das taxas de inscrição. A declaração de interesse na isenção pode ser feita diretamente no formulário de inscrições.
Cursos Abaixo, segue a lista de cursos oferecidos pela 5ª edição da Escola. Os detalhes da ementa e dos ministrantes estão disponíveis no site do evento.
– Gerência de dados complexos em larga escala.
– Visualização e análise de dados: de características a modelos.
– Interfaces cérebro-computador.
– Visão geral do estado da arte de deep learning aplicado ao processamento da fala.
– Técnicas e métricas para avaliação de técnicas de aprendizado de máquina.
– Processamento de linguagem natural usando aprendizado profundo.
– Mineração de eventos e suas aplicações em agrupamento de textos.
– Sistemas de recomendação online.
– Recuperação de informação multimídia no contexto de big data.
– Deep learning: arquiteturas, treinamento e transferência de aprendizado.
– Uma introdução à interpretabilidade e visualização de modelos de classificação.
