{"id":216,"date":"2017-12-22T15:54:53","date_gmt":"2017-12-22T18:54:53","guid":{"rendered":"http:\/\/www4.sbc.org.br\/csbc2018\/?page_id=216"},"modified":"2018-06-28T17:50:08","modified_gmt":"2018-06-28T20:50:08","slug":"bresci","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www4.sbc.org.br\/csbc2018\/?page_id=216","title":{"rendered":"12\u00ba BreSci"},"content":{"rendered":"

12\u00ba Brazilian e-Science Workshop (BreSci)<\/strong><\/span><\/h1>\n

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Datas importantes<\/strong><\/span><\/h2>\n

\u2013 Prazos finais para a submiss\u00e3o de trabalhos:
\n\u2013 Trilha principal: 16 de mar\u00e7o de 2018<\/span>\u00a0\u00a0 02 de abril de 2018, at\u00e9 \u00e0s 12h<\/strong>
\n\u2013 Trilha de aplica\u00e7\u00f5es: 16 de mar\u00e7o de 2018<\/span>\u00a0\u00a0 02 de abril de 2018, at\u00e9 \u00e0s 12h<\/strong>
\n\u2013 Notifica\u00e7\u00e3o preliminar de aceita\u00e7\u00e3o com sugest\u00e3o de corre\u00e7\u00f5es: 23 de abril de 2018 <\/span> 27 de abril de 2018\u00a0<\/strong>
\n\u2013 Prazo para entrega da vers\u00e3o final: 30 de abril de 2018 <\/span>at\u00e9 o 04 de maio de 2018\u00a0<\/strong>(\u00e0s 12h00 – hor\u00e1rio de Bras\u00edlia).<\/strong>
\n\u2013 XII BreSci: 23 e 24 de Julho de 2018 <\/strong><\/p>\n

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Sobre o evento<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nas \u00faltimas d\u00e9cadas, tem havido uma revolu\u00e7\u00e3o no modo como a ci\u00eancia e a engenharia t\u00eam sido conduzidas, ao se utilizar de forma intensiva as tecnologias de informa\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o (TICs). Essa nova forma de realizar a ci\u00eancia, denominada de e-Science ou e-Ci\u00eancia, desempenha hoje um papel fundamental na metodologia de trabalho adotada por muitos grupos de pesquisa em todo o mundo. O XII BreSci tem como objetivo colaborar com os esfor\u00e7os de e-Ci\u00eancia propondo um f\u00f3rum de discuss\u00e3o sobre temas relevantes dessa \u00e1rea de estudo. Al\u00e9m da trilha principal, que tem um escopo mais amplo e mais relacionado com as TICs, o workshop conta tamb\u00e9m com uma trilha de aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edfica para discutir temas relacionados \u00e0s \u00e1reas particulares de aplica\u00e7\u00e3o da e-Ci\u00eancia, incluindo (mas n\u00e3o sendo restrita a) bioinform\u00e1tica, astronomia, qu\u00edmica e inform\u00e1tica na biodiversidade. A aproxima\u00e7\u00e3o com pesquisadores dessas \u00e1reas da ci\u00eancia visa a estreitar o relacionamento entre os participantes das diversas \u00e1reas. Ademais, essa aproxima\u00e7\u00e3o propicia a identifica\u00e7\u00e3o de demandas relativas \u00e0 infraestrutura computacional sob o ponto de vista das \u00e1reas-fim. De outro lado, essa colabora\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m propicia \u00e0s \u00e1reas-fim uma melhor difus\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es elaboradas pela comunidade de computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Para mais detalhes, veja a chamada completa em PDF<\/a>.<\/p>\n

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Programa\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n

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Minicurso<\/strong><\/span><\/h3>\n

Introdu\u00e7\u00e3o ao Deep Learning \u2013 Classifica\u00e7\u00e3o de Imagens<\/strong><\/span><\/p>\n

Jo\u00e3o Paulo Navarro –\u00a0Arquiteto de Solu\u00e7\u00f5es, NVIDIA<\/p>\n

Resumo:<\/strong><\/p>\n

Deep Learning<\/em> est\u00e1 dando \u00e0s m\u00e1quinas capacidades super-humanas de reconhecimento de objetos, e substituindo o modelo rule-based<\/em> por modelos preditivos aprendidos diretamente dos dados. Este minicurso apresenta uma introdu\u00e7\u00e3o ao fluxo de trabalho de machine learning<\/em> e oferece uma experi\u00eancia pr\u00e1tica na utiliza\u00e7\u00e3o de redes neurais profundas (DNN \u2013 Deep Neural Networks<\/em>) para resolver problemas reais de classifica\u00e7\u00e3o de imagens. A metodologia apresentada inclui as etapas de prepara\u00e7\u00e3o dos dados, defini\u00e7\u00e3o do modelo, treinamento da rede, estrat\u00e9gias de valida\u00e7\u00e3o e testes para melhoria do modelo. Este treinamento mostra os benef\u00edcios da utiliza\u00e7\u00e3o de GPUs no treinamento de redes neurais profundas. Ao final, o aluno ter\u00e1 o conhecimento necess\u00e1rio para utilizar a ferramenta NVIDIA DIGITS para treinar uma DNN em seu pr\u00f3prio conjunto de imagens para classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Bio:<\/strong><\/p>\n

Jo\u00e3o Paulo Navarro \u00e9 Cientista da Computa\u00e7\u00e3o e mestre em Modelagem Computacional (UFJF), tendo dedicado boa parte de sua carreira ao desenvolvimento projetos de computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, simula\u00e7\u00e3o f\u00edsica e machine learning<\/em>. Possui vasta experi\u00eancia no desenvolvimento de algoritmos e t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o voltadas ao processamento geof\u00edsico. Hoje, na NVIDIA, \u00e9 Arquiteto de Solu\u00e7\u00f5es com foco em computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho e Deep Learning.<\/em><\/p>\n

\u00a0<\/em>\u00a0<\/em><\/p>\n

Palestra<\/strong><\/span><\/h3>\n

Plataforma NVIDIA para Intelig\u00eancia Artificial e Deep Learning<\/strong><\/p>\n

Jo\u00e3o Paulo Navarro – Arquiteto de Solu\u00e7\u00f5es, NVIDIA<\/p>\n

Resumo:<\/strong><\/p>\n

Deep Learning<\/em> (DL) \u00e9 a t\u00e9cnica de Machine Learning<\/em> que vem proporcionando avan\u00e7os surpreendentes nos mais variados fluxos de trabalho da ind\u00fastria e academia. A Intelig\u00eancia Artificial moderna \u00e9 a 4\u00aa revolu\u00e7\u00e3o industrial e a plataforma da NVIDIA fornece poder computacional para os mais complexos algoritmos de DL. A nova arquitetura de GPUs Volta, juntamente com o CUDA 9 e os SDKs da NVIDIA, foram aprimorados para incluir algoritmos especializados e altamente otimizados para extrair o m\u00e1ximo potencial das placas de v\u00eddeo no treinamento de algoritmos de DL, utilizados nos mais importantes frameworks<\/em> da atualidade (TensorFlow, Caffe, Torch, etc.). Veremos aplica\u00e7\u00f5es das t\u00e9cnicas de DL nas mais variadas \u00e1reas do conhecimento, como Vis\u00e3o Computacional, Carros Aut\u00f4nomos e Rob\u00f3tica.<\/p>\n

Coordena\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n

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<\/td>\n\n
    \n
  • Kelly Rosa Braghetto<\/li>\n
  • USP<\/li>\n
  • Coordena\u00e7\u00e3o Geral<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n
…<\/span><\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\n\n
    \n
  • Carla Osthoff<\/li>\n
  • LNCC<\/li>\n
  • Coordena\u00e7\u00e3o Geral<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n
…<\/span><\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\n\n
    \n
  • Demostenes Sena<\/li>\n
  • IFRN<\/li>\n
  • Coordena\u00e7\u00e3o Local<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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