[ABE-L] Ciclo de Palestras PPG Estatística UFRJ (Daniel Ratton, PESC/COPPE/UFRJ - 30/08 às 15:30h)

[Viviana Lobo]

Prezados,

dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação
em Estatística do IM-UFRJ, *na próxima 4a feira,* *30/08/2023  **às 15:30h*,
teremos a palestra do professor e pesquisador Daniel Ratton. Segue abaixo:

*Título:* Grafos Encontram Redes: Aprendendo Representação Vetorial para
Vértices utilizando Redes Neurais

*Resumo:* Grafos oferecem uma poderosa abstração para representar entidades
(vértices) e relacionamentos (arestas), sendo mais recentemente utilizados
para representar dados complexos de diferentes naturezas, tais como redes
sociais, grafos de conhecimento, e interação entre proteínas. Além dos
dados (atributos) associados às entidades, a estrutura do grafo oferece uma
importante informação adicional, pois codifica a interação direta e
indireta entre as entidades. A fusão dessas informações (atributos e rede)
em um novo atributo (vetor) para os vértices oferece uma representação
unificada que pode ser utilizada em diferentes tarefas de aprendizado, tais
como classificação e previsão. Neste contexto, redes neurais vêm sendo
utilizadas para aprender e gerar esta representação vetorial, dando origem
a Redes Neurais para Grafos (Graph Neural Networks). Mas o que deve ser
aprendido? Nesta palestra, iremos rever algumas das abordagens propostas na
literatura, mostrando que não há bala de prata, e apresentar algumas
aplicações específicas, terminando com alguns desafios desta abordagem.

*Bio resumida:* Daniel Ratton Figueiredo: Possui mestrado e doutorado em
Ciência da Computação pela Universidade de Massachusetts Amherst (UMass)
obtidos em 2005, mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela
Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ) obtido em 1999, e
bacharelado cum laude em Informática pela Universidade Federal do Rio de
Janeiro (UFRJ) obtido em 1996. Trabalhou como pesquisador (post-doc) na
École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suíça, entre 2005 e 2007.
Em 2007 ingressou na COPPE/UFRJ como Professor Adjunto no Programa de
Engenharia de Sistemas e Computação (PESC). Desde 2009 recebe bolsa de
Produtividade em Pesquisa do CNPq (nível PQ-2), entre 2010 e 2018 recebeu
financiamento do programa Jovem Cientista do Nosso Estado (FAPERJ), e em
2023 foi contemplado com financiamento do programa Cientista do Nosso
Estado (FAPERJ). Em 2012 realizou um pós-doutorado na Universidade de
Massachusetts Amherst (UMass) com doze meses de duração. Em 2017 atuou por
sete meses como Professor Visitante na Universidade de Columbia (EUA) tendo
recebido bolsa da Comissão Fulbright. Seus principais interesses estão na
área de ciência das redes, em particular, modelagem matemática e
aprendizado em redes.

As palestras ocorrem *de forma presencial *às quartas-feiras às 15:30h
no *Laboratório
de Sistemas Estocásticos no Bloco I sala 044-b (subsolo)*, do Centro de
Tecnologia, Ilha do Fundão da Universidade Federal do Rio de Janeiro.


abs
viviana

Viviana G R Lobo
Professora Adjunta
Departamento de Métodos Estatísticos
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Matemática
gabinete C109-A - Bloco C - CT
https://sites.google.com/a/dme.ufrj.br/viviana/

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