Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC)

Time 2020-09-19 22:06:10

Web Name: Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC)

WebSite: http://sites.labic.icmc.usp.br

ID:52650

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Possui graduação em Licenciatura Em Matemática e Física - Profesorado Roque Saenz Peña (1962), Mestrado em Computer Science - University of Southampton (1969), Doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1980), Livre Docencte - Universidade de São Paulo (1986) e Pós-doutorado pela Universidade de Strathclyde (1987). Atualmente é Professor Titular Senior da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, mineração de dados e mineração de textos. Possui graduação em Licenciatura em Ciências Habilitação Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (1986), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1990) e doutorado em Engenharia Mecânica - São Carlos pela Universidade de São Paulo (1993). Atualmente é professora associada da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação - Inteligência Artificial, atuando principalmente nos temas relacionados com Mineração de Dados e Textos. Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (1985), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1995) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade do Porto (2001). Atualmente é professor doutor da Universidade de São Paulo. Atua na área de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina Proposicional e Relacional, principalmente nos seguintes temas: Mineração de Dados e Mineração de Redes Complexas. Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista Gustavo E. A. P. A. Batista is assistant professor in Computer Science at Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, Brazil. He is Ph.D. in Computer Science (2003) with post-doctorate stage at University of California, Riverside (2010-2011). His research interests include machine learning, data mining and time series processing with applications in public health, agriculture and the environment. He is author of more than 100 peer-reviewed papers in conference and journals. Possui doutorado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2014), mestrado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2011) e graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade de São Paulo (2009). Atua com Mineração de Textos, com aplicações em Inteligência Analítica. LABIC completa 25 anos de história em 2020 O LABIC completa 25 anos de história, com ampla formação de alunos de Iniciação Científica, Mestrandos, Doutorandos e Pós-Doutorandos. Vários Docentes do Departamento de Ciências de Computação já orientaram seus alunos no LABIC. Artigo sobre Redes Complexas: 'A Critical Survey of the Multilevel Method in Complex Networks' Multilevel optimization aims at reducing the cost of executing a target network-based algorithm by exploiting coarsened, i.e., reduced or simplified, versions of the network. There is a growing interest in multilevel algorithms in networked systems, mostly motivated by the urge for solutions capable of handling large-scale networks. We believe our survey provides a useful resource to individuals interested in learning about multilevel strategies, as well as to those engaged in advancing theoretical and practical aspects of the method or in developing solutions in novel application domains. Artigo sobre Mineração de Textos: 'Knowledge-enhanced document embeddings for text classification' Accurate semantic representation models are essential in text mining applications. For a successful application of the text mining process, the text representation adopted must keep the interesting patterns to be discovered. Although competitive results for automatic text classification may be achieved with traditional bag of words, such representation model cannot provide satisfactory classification performances on hard settings where richer text representations are required. In this paper, we present an approach to represent document collections based on embedded representations of words and word senses. Artigo sobre Análise de Sentimentos: 'Cross-domain aspect extraction for sentiment analysis: A transductivelearning approach' Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) is a promising approach to analyze consumer reviews at a high level ofdetail, where the opinion about each feature of the product or service is considered. ABSA usually exploressupervised inductive learning algorithms, which requires intense human effort for the labeling process. In thispaper, we investigate Cross-Domain Transfer Learning approaches, in which aspects already labeled in somedomains can be used to support the aspect extraction of another domain where there are no labeled aspects. Inteligência artificial rastreia notícias sobre COVID-19 Uma ferramenta desenvolvida no LABIC (com cooperação da UFMS) para mineração de dados e textos, chamada Websensors, está sendo utilizada na análise da evolução da pandemia de COVID-19. História O Laboratório de Inteligência Computacional foi fundado em 1995. É parte do Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, campus de São Carlos. O laboratório investe no ensino de pessoal qualificado, desenvolvimento de projetos de pesquisa e consultoria. O grupo de Inteligência Computational desenvolve pesquisa em técnicas e aplicações de Inteligência (Artificial) Computacional. Os problemas enfrentados pelos pesquisadores do grupo geralmente requerem algum tipo de aquisição automática de conhecimento do domínio de aplicação e, portanto, não podem ser resolvidos por meio de técnicas computacionais convencionais. Em particular, o grupo concentrou-se nas áreas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (Mineração de Dados), de Documentos Textuais (Mineração de Textos) e de Dados Temporais e Sequenciais (Mineração de Dados Temporais e Sequenciais); Aprendizado de Máquina (fuzzy e crisp) e Aprendizado de Gráfico. Nossa pesquisa foi aplicada a uma série de diversos domínios de aplicação, incluindo Medicina, Bioinformática, Entomologia, Engenharia, Agronegócio, Educação e Finanças.

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