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Sessão de apresentação do livro “Lectures on Intelligent Systems”

02 mar, 2023
14h30
Salão Nobre, Colégio Almada Negreiros

Sessão de Apresentação do livro “Lectures on Intelligent Systems”

Vanneshi En

No passado dia 2 de março, às 14h30, realizou-se no Salão Nobre do Colégio Almada Negreiros a apresentação do livro “Lectures on Intelligent Systems” do Docente da NOVA IMS, Leonardo Vanneschi, e de Sara Silva, Investigadora Principal no Computer Science and Engineering Research Centre (LASIGE). 

Event Wrap Up

Realizou-se no dia 2 de março, no Salão Nobre do Colégio Almada Negreiros, a apresentação do livro “Lectures on Intelligent Systems” do Professor Catedrático Leonardo Vanneschi (Docente da NOVA IMS) e da Investigadora Sara Silva. Para além dos dois autores, a sessão contou ainda com a presença de Ernesto Costa, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra, e Illya Bakurov, Professor Auxiliar Convidado da NOVA IMS, que discutiram a pertinência da temática tratada no livro e evidenciaram a dedicação dos autores deste projeto.

No final do evento, realizou-se um coffebreak onde intervenientes e participantes puderam trocar impressões acerca da nova publicação dos autores.

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Agenda

A apresentação do livro contou com a presença dos dois autores, o Professor Leonardo Vanneschi da NOVA IMS, e a Investigadora Sara Silva do LASIGE, e ainda com dois convidados - o Professor Ernesto Costa, do Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra, e o Professor Illya Bakurov da NOVA IMS.

Terminada a apresentação do livro, os participantes foram convidados a participar num coffe break organizado pela NOVA IMS.

 

Leonardo Vanneschi

Autor e Docente da NOVA IMS

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Leonardo Vanneschi é Professor Catedrático na Nova Information Management School (NOVA IMS) da Universidade Nova de Lisboa, Portugal. Os seus principais interesses de investigação envolvem a aprendizagem automática, a ciência de dados, a otimização, sistemas complexos e, em particular, a computação evolutiva. Presentemente, o autor conta com mais de 250 publicações científicas, entre as quais 11 foram reconhecidas com prémios internacionais. Em 2015, foi reconhecido com o Prémio Evo*, atribuído a contribuições de destaque na área da Computação Evolutiva na Europa. Em 2020, foi incluído na lista dos 2% melhores investigadores mundiais, num estudo realizado pela Universidade de Stanford.

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Sara Silva

Autora e Investigadora Principal na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

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Sara Silva é Investigadora Principal no Computer Science and Engineering Research Centre (LASIGE) na Universidade de Lisboa, Portugal. Os seus principais interesses de investigação são a aprendizagem automática e a computação evolutiva, incluindo aplicações interdisciplinares nas áreas da deteção remota e da bioinformática. É autora de cerca de 100 publicações revistas por pares, tendo recebido mais de 10 nomeações e prémios para melhor trabalho e melhor investigadora. Em 2018, foi reconhecida com o Prémio Evo*, atribuído a contribuições de destaque na área da Computação Evolutiva na Europa. Desenvolveu a MATLAB Genetic Programming Toolbox (GPLAB).

Illya Bakurov

Docente na NOVA IMS

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Illya Bakurov é investigador e professor na NOVA IMS. Concluiu a sua licenciatura, mestrado e doutoramento na NOVA IMS. Durante o seu doutoramento, passou cerca de dois anos na Università Degli Studi Milano Bicocca, num laboratório de investigação especializado em processamento de imagem e visão por computador.

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Ernesto Costa

Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra

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Ernesto Costa is Full Professor at the Department of Informatics Engineering of the University of Coimbra. He received a 3rd Cycle Thesis in Computing Science from the University Pierre et Marie Curie (Paris, France) in 1981 and got a Ph.D. in Electronic Engineering (area of Computing Science) from the University of Coimbra (Coimbra, Portugal) in 1985. His main research interests are in the areas of Evolutionary Computation,Artificial Life, Complex Systems, Machine Learning, Cognition and Computational Biology. In particular, we work in bio-inspired artificial intelligence, developing novel algorithms and applying them to design, optimization and learning problems, and promoting the cross-fertilization of Evolutionary Computation and Machine Learning.

He participated in several projects, got several best paper awards. He was the recipient of the 2009 EvoStar Award for Outstanding Contributions to the Field of Evolutionary Computation. He organized several international scientific events and had published over 170 papers in books, journals and proceedings of conferences. Since December 2012 is a member of the General Council (Conselho Geral) of the University of Coimbra, a governing board of the university. He is scientific advisor of the company Complexica.

Localização

O lançamento do livro realizou-se no Salão Nobre no Colégio Almada Negreiros, no Campus de Campolide, em Lisboa. 

Transportes
Metro: S. Sebastião (Linha Azul e Vermelha); Praça de Espanha (Linha Azul)
Carris: 701, 713, 716, 726, 742, 746, 756, 758, 770

Sinopse do Livro

O livro “Lectures on Intelligent Systems” proporciona ao leitor uma compreensão essencial dos métodos computacionais para sistemas inteligentes. Estes são definidos como sistemas que podem resolver problemas de forma autónoma, em particular problemas onde as soluções algorítmicas são inconcebíveis para os seres humanos ou não são executáveis de forma prática por computadores. Apesar do rápido crescimento das aplicações neste campo, o livro evita detalhes de aplicação, centrando-se antes em métodos computacionais que equipam o leitor com as ferramentas metodológicas e competências necessárias para lidar com aplicações complexas da atualidade e do futuro.

O livro divide-se em duas partes: a primeira dedicada a métodos de inteligência computacional para otimização, e a segunda à aprendizagem automática. A Parte I começa com o conceito de otimização, e introduz algoritmos de pesquisa local, algoritmos genéticos, e otimização de enxame de partículas. A Parte II começa com uma introdução à aprendizagem automática e abrange vários métodos, muitos dos quais podem ser utilizados como algoritmos de aprendizagem supervisionada, tais como aprendizagem com árvores de decisão, redes neuronais artificiais, programação genética, aprendizagem Bayesiana, máquinas de vetores de suporte, métodos de ensemble, mais uma discussão sobre aprendizagem não supervisionada.

Este livro é escrito num estilo auto-contido, sendo adequado para estudantes de graduação ou pós-graduação em ciências de computação e engenharia, e para auto-aprendizagem por parte de investigadores e profissionais.