SCC02270229022015 Palestras (cdac)
Datas previstas para as palestras da disciplina (pode haver alteração)
05 de agosto: Apresentação da Disciplina
12 de agosto: Aumento na qualidade do aprendizado de crianças através a interação com um robô humanoide
Palestrante: Adam Henrique Moreira Pinto
Sobre o palestrante: Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2011) e mestre pela Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos. Atualmente cursa o Doutorado pela Universidade de São Paulo, investigando a área de Brain-Computer Interface (BCI). Membro do grupo de pesquisa e competição em robótica Warthog Robotics. Tem interesse nas áreas de computação bio-inspirada, visão computacional e robótica.
Resumo da palestra: O crescimento da tecnologia pode ser explorado como uma poderosa ferramenta de auxílio ao estudo, auxiliando crianças a ter opções mais práticas e divertidas para fixar conceitos passados na sala de aula. Apesar de já existirem muitas pesquisas sobre jogos e robótica educacionais, pouco ainda se é discutido sobre o uso de robôs humanoides. Nesta palestra, ainda uns dos primeiros passos para a pesquisa do doutorado, é medido o quanto a interação da criança com um robô ajuda no processo de aprendizagem, através de algumas aulas com o robô e, posteriormente, um jogo de perguntas. As perguntas do jogo e as aulas sobre figuras geométricas 2D e 3D foram elaboradas com a ajuda de especialistas no ensino de matemática e foram usadas 3 medidas para se quantificar o aprendizado: Uma pesquisa de opinião feita pela própria criança (Mean Opnion Score - MOS), uma prova após as atividades e a avaliação da qualidade de interação por alguns juízes (Continuous Audience Response). Comparando dois grupos de estudantes (um com alta e o outro com baixa interação com o robô), os resultados mostraram uma melhora significativa com o aumento de interação. Os robôs podem ser satisfatoriamente utilizados como auxílio na sala de aula, melhorando a atenção das crianças ao que está sendo exposto pelo professor e ajudando com atividades diferentes para verificação desse aprendizado.
Local: Sala 4-111 - Auditório Luiz Antonio Fávaro
02 de setembro: Tópicos em sistemas de percepção para veículos autônomos: Quem vem primeiro? A rua ou a calçada? O chão ou o obstáculo?
Palestrante: Patrick Yuri Shinzato
Sobre o palestrante: Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2008), mestre (2010) e doutor (2015) pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP). Atualmente Pós-doutorando do Laboratório de Robótica Móvel do ICMC/USP, na área de Percepção (Environment Perception) com foco em Veículos Inteligentes . Tem interesse nas áreas de sistemas de transporte inteligente, fusão de sensores, visão computacional, aprendizado de máquina e reconhecimento de cena.
Resumo da palestra: Nos últimos 2 anos, diversas empresas apresentaram seus protótipos de veículos autônomos e algumas prometem disponibilizar muito em breve algum tipo de serviço de transporte automatizado. Dentre as inúmeras tarefas que um veículo autônomo deve ser capaz de executar, talvez uma das mais importantes para garantir a segurança desse tipo de tecnologia seja a capacidade de "olhar" ao seu redor e "entender" o que está acontecendo. Para um veículo autônomo, diferentemente de um robô indoor, a tarefa de navegação não se resume a detectar obstáculos e desviar a trajetória, o sistema autônomo precisa reconhecer obstáculos de todos os tipos, entender o que ele significa, o que está fazendo e para onde está indo. Além disso, um veículo autônomo, assim como um veículo comum, precisa seguir regras de trânsito impostas por meio de sinalizações visuais.
Local: Sala 4-005 (sala de aula)
23 de setembro:
Palestrante: Leonardo Marques
Local: Sala 4-111.
07 de outubro: Classificação de imagens aplicada a processos industriais
Palestrante: Carlos de Oliveira Affonso
Sobre o palestrante: Atualmente sou Professor Assistente Doutor na UNESP - Universidade Paulista Julio de Mesquita Filho e Vice-coordenado do curso de Engenharia Industrial Campus de Itapeva. Pós doutorado em andamento no tema: Convolutional Network applied to Image Classification, no ICMC - USP. Doutor em Engenharia Mecânica - Universidade Estadual Paulista Titulo da Tese: Redes Neurais Aplicadas em Processos de Usinagem da Madeira. Graduação em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos Universidade de São Paulo (1995). Atuei por 15 anos na industria automotiva no desenvolvimento de produto da Volkswagen do Brasil. Atuação acadêmica nos seguintes temas: Redes Neurais Artificiais, processamento de imagem, prendizado de máquina.
Resumo da palestra: Um requisito importante quando se lida com os conjuntos de dados de imagem é a produção de um modelo com uma ampla capacidade de aprendizagem. Em problemas complexos como a classificação de imagens, a captura das características essenciais deve ser levada a cabo sem um conhecimento a priori da imagem. O aumento da quantidade de atributos exige complexidade computacional e maior runtime. Uma alternativa é aprender recursos diretamente a partir do conjunto de treinamento. As tecnicas de Deep Learning (DL), produziram um desempenho superior em problemas de classificação da imagem. O modelo DL proposto para este trabalho utiliza descritor textura para extrair recursos a partir da imagem, enquanto que algumas abordagens de Machine Learning (ML), tais como: Rede Neural Convolutiva (CNN), árvores de decisão (DT), Análise de Componentes Principais (PCA), e K-vizinho mais próximo (KNN) foram comparadas, a fim de identificar o modelo optimizado
Local: Sala 4-111.
21 de outubro: Arquitetura de Front End Orientada a Serviços
Palestrante: Carlos Arruda Jr.
Sobre o palestrante: Carlos Arruda tem graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de São Carlos e MBA em gestão empresarial pela FIA. Iniciou sua carreira na Accenture em 2003 como analista na prática de arquitetura técnica e atualmente é um dos líderes em Accenture Digital, com foco em eCommerce, Gestão de Conteúdo e desenvolvimento de Front End.
Resumo da palestra: Saiba o que buscam as empresas para desenvolvimento Front End com tecnologias modernas e de baixo custo. A apresentação será feita por um ex-aluno ICMC e discutiremos conceitos de arquitetura digital e novas tendências. Falaremos também sobre as oportunidades de carreira em Accenture Digital.
Local: Sala 4-111.
11 de novembro: Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional: Potencialidades, Limites e Desafios.
Palestrante: Carla Carla Lopes Rodriguez
Sobre o palestrante: Pós-doutoranda em Ciência da Computação e bolsista de pesquisa do programa BJT/Ciência sem Fronteiras (CNPq), no Laboratório de Computação Aplicada à Educação (CAEd), do ICMC/USP. Possui pós-doutoramento em «Desenvolvimento profissional e competência dos professores em TIC», pelo Instituto de Educação da Universidade de Lisboa e doutorado em «Artes Visuais: cultura audiovisual e mídias», pela Unicamp. Tem experiência na área de Informática Aplicada à Educação, com ênfase na utilização das tecnologias em contextos de aprendizagem.
Resumo da palestra: A Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional é uma área de pesquisa que investiga como as tecnologias podem ser usadas para apoiar a interação e a colaboração nas atividades realizadas em grupo. Nesse contexto, essa palestra tem como objetivos apresentar um panorama geral da área e colocar em discussão as potencialidades e os limites das estratégias, recursos e métodos utilizados em situações educacionais, destacando os desafios científicos e tecnológicos que necessitam ser superados para que as tecnologias efetivamente apoiem o propósito de aprendizagem de um grupo.
Local: Sala 4-111.
18 de novembro:
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