<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><div style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;color:rgb(0,0,0)">Prezados redistas,</div><br></div><div style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;color:rgb(0,0,0)">O Programa de Pós-graduação em Estatística da USP, com o apoio do CEPID-Neuromat, convida a todos para o curso "T<span style="color:rgb(34,34,34)">ópicos selecionados na aprendizagem de máquina supervisionada", que será ministrado pelo </span></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;color:rgb(0,0,0)"><span style="color:rgb(34,34,34)">Prof. </span><span style="color:rgb(34,34,34)">Vladimir Pestov, professor Emérito da Universidade de Ottawa e Prof. Visitante da UFSC e </span><span style="color:rgb(34,34,34)">UFBA.</span></div></div><div class="gmail_default"><span style="color:rgb(34,34,34)"><br></span></div><div class="gmail_default"><span style="color:rgb(34,34,34)">O curso será do 18 ao 29 de novembro, às 16:00, na sala multiusos do NUMEC. A inscrição pode ser </span><span style="color:rgb(34,34,34)">realizada pelo endereço </span><a href="https://forms.gle/7aUP38hMBPKKCJmx7" rel="noreferrer" target="_blank" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">https://forms.gle/7aUP38hMBPKKCJmx7</a>. </div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Segue embaixo desta mensagem um resumo do curso. </div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Atenciosamente</div><div class="gmail_default">Florencia</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">--------------------------</div><div class="gmail_default"><br></div><font face="verdana, sans-serif" style="color:rgb(34,34,34)">Resumo: Neste minicurso de pós-graduação de 9 aulas vamos apresentar<br>uma seleção de tópicos tratando-se da aprendizagem de máquina<br>estatística supervisionada, tirados do livro do palestrante [1]. A<br>seleção dos assuntos e o ritmo de apresentação vão ser decididos de<br>forma interativa, e uma sequência possível seria: regras de<br>aprendizagem, geometria de cubo de Hamming e concentração de medida,<br>dimensão de Vapnik-Chervonenkis, aprendizagem Provavelmente<br>Aproximadamente Correta (PAC), classes de Glivenko-Cantelli,<br>consistência universal e o classificador de k vizinhos mais próximos,<br>teorema de Cybenko sobre aproximação universal.<br><br>[1] Vladimir Pestov, Elementos da teoria de aprendizagem de máquina<br>supervisionada, IMPA, Rio de Janeiro, a 2019, viii + 488 pp., a ser<br>publicado de forma eletrónica.</font><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><font face="verdana, sans-serif" style="color:rgb(34,34,34)"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">---------------------------------------------------<div>Florencia Leonardi</div><div>Professora Associada</div><div>Instituto de Matemática e Estatística </div><div>Universidade de São Paulo</div><div><a href="http://www.ime.usp.br/~leonardi" target="_blank">http://www.ime.usp.br/~leonardi</a></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>