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Retrospectiva 2017

Esse texto não é uma retrospectiva, e sim uma tentativa de resumir os principais acontecimentos no LABIC ao longo desse ano maravilhoso. Queremos ressaltar a importância desse ambiente para a formação de seus integrantes (alunos e professores), além de alguns valores importantes para a pesquisa e a sociedade, como o conhecimento, a união e o crescimento.

1º Encontro Paulista dos Pós-graduandos em Computação

Desafios e oportunidades unem pesquisadores paulistas da área de computação, com o objetivo de fortalecer as parcerias científicas no Estado de São Paulo e potencializar o impacto das pesquisas em computação em âmbito nacional e internacional.

LABIC completa 22 anos de história

O Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC) foi criado em 22 de maio de 1995, pelo CTA do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP de São Carlos. Seu primeiro espaço físico foi a sala 117, ao lado da sala da professora Maria Carolina Monard, no ICMC, Bloco 4; um espaço de 12m2 (aproximadamente). Depois disso, houve uma migração para uma sala no antigo prédio amarelo que foi demolido para construir a atual biblioteca do ICMC. Atualmente o laboratório está localizado na sala 1-010 (sala 10 do Bloco 1) do ICMC.

Orientadores

Solange Oliveira Rezende

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.

Alneu de Andrade Lopes

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.

Maria Carolina Monard

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.

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.

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

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LABORATÓRIO
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