Dos dias 15 a 17 de outubro acontece a Semana Integrada de Computação no formato on-line. O evento é organizado por alunos da UEMS e da UFGD sob orientação dos professores, Prof. Dr. Cleber Valgas Gomes Mira, que leciona na UEMS/Dourados, e do Prof. Ms. Felipe José Carbone, egresso da UEMS, que leciona na UFGD.

Com o lema “Integrando diferentes conhecimentos e experiências da computação. Estreitando o relacionamento com o mercado de trabalho”, o Evento é destinado a toda comunidade acadêmica interessada na área de tecnologia e computação, com cronograma da programação em horários variados e, ainda, com algumas atividades assíncronas.

Fique atento, a Semana Integrada vai emitir certificado para os inscritos, mas as vagas são limitadas. Para realizar a inscrição acesse o site do evento: https://doity.com.br/semana-integrada-da-computacao e obtenha mais informações no perfil do Instagram @sic.dourados.

Os prováveis formandos, listados no documento a seguir, devem providenciar até 20/10 a documentação para sanar as pendências listadas, sob pena de, não o fazendo, ficarem inaptos a colarem grau. A documentação deve ser enviada por e-mail para a secretária Jandira no endereço jandira@comp.uems.br com cópia para fabricio@comp.uems.br.

Prováveis formandos e pendências

Segue divulgação de vagas a pedido do Prof. Jefferson Alex dos Santos da UFMG, que é egresso do Curso de Ciência da Computação da UEMS:

O Laboratório de Reconhecimento de Padrões e Observação da Terra (PATREO) está selecionando candidatos para 01 vaga de mestrado e 01 vaga de doutorado interessados em realizar pesquisa nas áreas de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina no contexto do Projeto WildPixels, financiado pelo Instituto Serrapilheira.

Os estudantes serão vinculados ao Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFMG. Atualmente o PPGCC tem conceito máximo atribuído pela CAPES – nível 7.

Nosso laboratório valoriza a diversidade. Recomendamos fortemente a inscrição de mulheres e pessoas negras.

Sobre o projeto WildPixels:

A criação de mapas geográficos por meio de imagens de satélite geralmente é modelada como um problema de classificação supervisionada. Isto é, algoritmos são treinados para identificar padrões de interesse a partir de pixels anotados (amostras). Apesar dos avanços obtidos por técnicas baseadas em deep learning, vários desafios computacionais ficam evidentes quando os modelos são empregados em aplicações que contém desbalanceamento/sub-representação de classes e presença de pixels de classes desconhecidas durante a fase de predição.  Além disso, a anotação de pixels é onerosa e geralmente depende de usuários experientes na aplicação-alvo, impondo restrições ao volume de dados anotados. O objetivo do projeto é enfrentar estes desafios computacionais visando aumentar a robustez dos modelos obtidos. As técnicas desenvolvidas serão avaliadas em problemas reais que incluem: o mapeamento de estradas rurais na Amazônia e Cerrado e sua relação com áreas de desmatamento e mineração ilegal; identificação de espécies vegetais e seus impactos nas mudanças climáticas; e o monitoramento das condições de habitação urbana e sua relação com focos de dengue.

Mais informações:

• Sobre a vaga, veja o formulário de inscrição: https://forms.gle/BZPRomvre8QCfqZVA

• Sobre o coordenador do projeto: http://jefersson.dcc.ufmg.br

• Sobre o Laboratório PATREO: http://patreo.dcc.ufmg.br/

• Sobre o PPGCC/UFMG: https://ppgcc.dcc.ufmg.br/

• Sobre o Departamento de Computação/UFMG: https://dcc.ufmg.br/