Fonte: Data ICMC

Atividade online será realizada no dia 9 de novembro

O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, promoverá o evento online MLadies: Mulheres em Machine Learning, com o objetivo de incentivar mais mulheres a estudarem na área de ciências de dados e aprendizado de máquina.

Realizada pelo grupo de extensão Data ICMC, a iniciativa também visa estimular a entrada de mais mulheres no grupo. Segundo as organizadoras do evento, o aprendizado de máquina ou machine learning é uma tecnologia de análise de dados da área de inteligência artificial. A ideia é possibilitar o desenvolvimento de programas que aprendam tarefas por meio do fornecimento de dados, permitindo às máquinas identificarem padrões e tomarem decisões com o mínimo de intervenção humana. Apesar de ser uma tecnologia cada vez mais popular dentro da computação, apenas 12% dos profissionais da área são mulheres, reflexo de uma expressiva falta de diversidade do ramo.

O evento MLadies: Mulheres em Machine Learning acontecerá no dia 9 de novembro, a partir das 15 horas, quando a especialista Jéssica Sena, ministrará a palestra Trajetória em IA aplicada a visão computacional e wearable sensors. Doutoranda em ciências de computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Jéssica contará um pouco sobre sua trajetória na área de machine learning, além de abordar em detalhes sua área de pesquisa.

Na sequência, a partir das 16 horas, ocorrerá uma roda de conversa com Jéssica e mais cinco mulheres profissionais da área: Elayni Franco, graduanda em ciências de computação pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB); Mirian Silva, engenheira de pesquisa em inteligência artificial na IBM Research; Sandra Avila, professora do Instituto de Computação da UNICAMP; Meire Fortunato, pesquisadora da empresa DeepMind; e  Leo Sampaio, doutoranda do ICMC.

Não é necessário realizar inscrições prévias, o evento é aberto a todas as pessoas interessadas e será transmitido pelo canal do grupo no Youtube: https://youtu.be/v3Pw3IH7vwU.

Compartilhe