Solenidade e apresentação do Laboratório.
13:30 - 14:00André Luiz Lins Aquino (ALLA).
14:00 - 18:00
Uma revisão sistemática tem o objetivo de reunir, mapear e relatar novos avanços em determinado campo de pesquisa, usando métodos reproduzíveis com viés seletivo reduzido.
Nesse curso veremos as metodologias de busca científica usadas por pesquisadores e especialistas altamente
treinados. Serão apresentadas técnicas de busca, métricas, reprodutibilidade e técnicas para quantificação do viés estatístico em publicações científicas.
Para completar esse curso será necessário finalizar o projeto requisitado.
Instrutor: Randy Quindai
** Material do Curso **
** Semana 2 **
Fim do Dia
Alejandro Orgambide.
08:30 - 12:30
Neste minicurso, serão apresentados uma introdução à python, onde tomaremos um foco em mostrar algumas análises estatísticas. Dentre os tópicos abordados, vamos mostrar estrutura geral do python, algumas bibliotecas como matplotlib, numpy, entre outras.
Para completar esse curso será necessário o desenvolvimento e apresentação de projeto utilizando Python, sendo considerado fator determinante do projeto: Organização de código e análise estatística, criatividade, eficiência, seminário de explicação do projeto.
Instrutor: Matheus Inácio
** Slide **
** Material do Curso **
Fim do Dia
Jorge Arthur.
08:30 - 12:30
O objetivo deste curso é fornecer ao aluno uma visão abrangente sobre os conceitos de machine learning, através de uma abordagem teórica e prática. Neste curso, serão apresentados os fundamentos e principais algoritmos de machine learning, exemplos de aplicações, métricas de avaliação e uma introdução ao Deep Learning, além das discussões sobre os desafios modernos de Machine Learning e suas aplicações.
Para completar esse curso será necessário que o aluno tenha competência em resolver o problema nas seguintes vertentes: clareza das ideias, adequação da solução ao problema e resultados obtidos.
Instrutores:
Cristopher Freitas, Douglas Moura e Eduardo Gomes
Fim do Dia
André Luiz Lins Aquino (ALLA).
08:30 - 12:30
Neste minicurso, serão apresentados conceitos sobre cidades inteligentes e Internet das Coisas. Dentre os conceitos serão discutidos funcionamento de sensores, redes de sensores, tecnologias de comunicação sem fio, noções básicas de circuitos elétricos e instrumentação técnica, sistemas embarcados e aplicações de internet das coisas.
Para completar esse curso será necessário o desenvolvimento e apresentação de um projeto utilizando Arduíno, sendo considerado fator determinante do projeto: Organização de código e hardware de aplicação, criatividade, eficiência, seminário de explicação do projeto.
Instrutores: Hyuri Maciel, Geymerson Ramos
Fim do Dia
Membros do LaCCAN.
Fim do Dia
Eliana Almeida.
08:30 - 12:30
Uma revisão sistemática tem o objetivo de reunir, mapear e relatar novos avanços em determinado campo de pesquisa, usando métodos reproduzíveis com viés seletivo reduzido.
Nesse curso veremos as metodologias de busca científica usadas por pesquisadores e especialistas altamente
treinados. Serão apresentadas técnicas de busca, métricas, reprodutibilidade e técnicas para quantificação do viés estatístico em publicações científicas.
Para completar esse curso será necessário finalizar o projeto requisitado.
Instrutor: Randy Quindai
** Material do Curso **
** Semana 2 **
Fim do Dia
Osvaldo Anibal Rosso.
08:30 - 12:30
Neste minicurso, serão apresentados uma introdução à python, onde tomaremos um foco em mostrar algumas análises estatísticas. Dentre os tópicos abordados, vamos mostrar estrutura geral do python, algumas bibliotecas como matplotlib, numpy, entre outras.
Para completar esse curso será necessário o desenvolvimento e apresentação de projeto utilizando Python, sendo considerado fator determinante do projeto: Organização de código e análise estatística, criatividade, eficiência, seminário de explicação do projeto.
Instrutor: Matheus Inácio
** Slide **
** Material do Curso **
Fim do Dia
Fabiane Queiroz.
08:30 - 12:30
O objetivo deste curso é fornecer ao aluno uma visão abrangente sobre os conceitos de machine learning, através de uma abordagem teórica e prática. Neste curso, serão apresentados os fundamentos e principais algoritmos de machine learning, exemplos de aplicações, métricas de avaliação e uma introdução ao Deep Learning, além das discussões sobre os desafios modernos de Machine Learning e suas aplicações.
Para completar esse curso será necessário que o aluno tenha competência em resolver o problema nas seguintes vertentes: clareza das ideias, adequação da solução ao problema e resultados obtidos.
Instrutores:
Cristopher Freitas, Douglas Moura e Eduardo Gomes
Fim do Dia
Raquel Cabral.
08:30 - 12:30
Neste minicurso, serão apresentados conceitos sobre cidades inteligentes e Internet das Coisas. Dentre os conceitos serão discutidos funcionamento de sensores, redes de sensores, tecnologias de comunicação sem fio, noções básicas de circuitos elétricos e instrumentação técnica, sistemas embarcados e aplicações de internet das coisas.
Para completar esse curso será necessário o desenvolvimento e apresentação de um projeto utilizando Arduíno, sendo considerado fator determinante do projeto: Organização de código e hardware de aplicação, criatividade, eficiência, seminário de explicação do projeto.
Instrutores: Hyuri Maciel, Geymerson Ramos
Fim do Dia
Membros do LaCCAN.
Fim do Dia