<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (25 de Outubro, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do Prof. Heitor Ramos da Universidade Federal de Minas Gerais.<br><br>Heitor Ramos is an associate Computer Science Professor currently working with the Federal University of Minas Gerais, Brazil, with 10+ years of experience teaching Computer Science classes, advising graduate students, and coordinating R&D projects. His main research interests are Federated Learning, Data Analysis for the Internet of Things, Sensor Networks, Social Networks, and Urban Computing applications. He has been an active member of the scientific community, publishing several scientific papers in top-class conferences and periodicals and 1 USPTO patent.  He is an IEEE senior member, a former Microsoft PhD Fellow, and a level 2 CNPq Research Fellow.<br><br>Título: Deep Metric Learning e aplicações<br><br>Resumo: A palestra irá abordar o conceito de Deep Metric Learning (DML), uma subárea do aprendizado de máquina que se concentra em aprender representações de dados em um espaço métrico. O principal objetivo é otimizar a similaridade entre instâncias semelhantes e maximizar a distância entre instâncias distintas, utilizando redes neurais profundas.<br>Nessa palestra, iremos introduzir alguns conceitos básicos e aplicações, enfatizando algumas contribuições do nosso grupo de pesquisa para a área.<br><br>O seminário será presencial na sala 2076 do Instituto de Ciências Exatas da UFMG.<br><br>Att,<br>Marcos Prates<br></div></div>