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Modelando Incerteza: Um Encontro Entre Inteligência Computacional e o Problema da Tuberculose
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Modelando Incerteza: Um Encontro Entre Inteligência Computacional e o Problema da Tuberculose
27 jun - 2025 • 19:00 > 27 jun - 2025 • 20:00
Evento Online via Youtube
Evento encerrado
Modelando Incerteza: Um Encontro Entre Inteligência Computacional e o Problema da Tuberculose
27 jun - 2025 • 19:00 > 27 jun - 2025 • 20:00
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Descrição do evento
Neste webinar vamos apresentar modelos de aprendizado profundo denominados de modelos generativos adversariais (GAN) e vamos mostrar a aplicação desses modelos no contexto de imagens médicas. Essas imagens médicas são imagens de Raio-X coletadas de pacientes com suspeita de infecção pela Tuberculose. Os modelos GAN estimam a função geradora de eventos da distribuição das imagens, o que permite que após essa estimativa, sejamos capazes de gerar sinteticamente imagens de Raio-X.
De posse das imagens coletadas dos pacientes e das imagens sintéticas geradas pela GAN podemos treinar classificadores especializados na detecção de lesões associadas à manifestação da doença nas imagens.
Apresentação: Otto Tavares
Graduado em Ciências Econômicas pela Fundação Getulio Vargas (2014), mestre em Modelagem Matemática pela Fundação Getulio Vargas (2016) e doutorando em Inteligência Computacional no Programa de Engenharia Elétrica da COPPE/UFRJ. Foi pesquisador estagiário no Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro (ISP Rio) entre os anos de 2015 e 2016. Foi Engenheiro de Pesquisa no Team MiMove do INRIA Paris (Institut National de Recherche en Sciences et Technologies du Numérique) durante o ano de 2017. Foi pesquisador na Fundação Getulio Vargas entre 2018 e 2022 em cooperações entre a instituição e o IPEA e a Petrobras. É pesquisador do Laboratório de Processamento de Sinais do PEE/COPPE/UFRJ desde 2020, Professor no Infnet e no IBMEC-Rj desde 2023, além de ser Professor Substituto do Instituto de Matemática da UFRJ desde 2024. Tem experiência na área de Probabilidade, Estatística, Inteligência Computacional e Aprendizado de Máquinas.
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Após a transmissão, o webinar ficará disponível no nosso canal do YouTube.
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