[ABE-L] Seminário DEST/UFMG em 19/04/2024

[Marcos Prates]

Caros,

Na próxima sexta-feira (19 de Abril, às 13:30h) o ciclo de Seminários do
Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do prof. Adrian
Luna da Universidade Federal de Minas Gerais. O seminário será presencial
na sala de seminários do Departamento de Estatística da UFMG, sala 2076.

*Adrian Hinojosa **Luna**:* Professor do Departamento de Estatística,
doutor pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada, IMPA onde trabalho com
modelos de sistemas de partículas do tipo Reação-Difusão. Atualmente
trabalha em aplicações em modelos de grafos: modelos de estimação de grafos
e multigrafos (Modelos de redes de tipo multigrafo para o estudo das redes
de relacionamentos de trabalho informal em várias cidades de uma região no
Brumadinho, UFMG, 2020-2021), modelos epidemiológicos com o uso de redes
(Modelo epidemiológico que incorpora estruturas de contato social,
CNPq-MSP, 2020-2022) e atualmente desenvolvendo um projeto modelos de redes
neurais gráficas para previsão da dengue junto ao Departamento de
Parasitologia, ICB, UFMG.

Title: Redes Neurais Gráficas, GGN

Abstract: As redes neurais são parte dos métodos de inteligência artificial
(IA) mais populares no solução de problemas complexos onde temos muita
informação disponível. Parte importante destes métodos é composta pelas
redes de convolução. Redes neurais gráficas, GGN, são modelos de redes que
tem operadores de convolução gráfica e servem para o caso de ter a
informação estruturada na forma de grafos, por exemplo informação espacial,
estruturas semânticas, redes de colaboração, etc.
Resultados recentes sobre o comportamento assintótico das redes neurais
para a determinação da velocidade de convergência as soluções das redes
usam aproximações das redes neurais aos modelos da mecânica estatística, o
que nos permite caracterizar melhor o problema da não convexidade múltipla
associado as redes neurais, e como se reflete isso nas redes GGN.
Vamos apresentar também uma aplicação das redes neurais, usando um modelo
de GGN para a previsão epidemiológica da dengue no campus da UFMG.

Att,
Marcos Prates
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