ML and Cognitive Architecture  | PROMPT #02

📅 DATA: 19 DE DEZEMBRO 2024, ÀS 10H30

📍 LOCAL: Sala da Congregação da FEEC | Av. Albert Einstein, Nº 400

Essa apresentação descreve nossos esforços para abstrair do sistema visual animal os princípios computacionais para reconhecer objetos em vídeo sem usar rótulos e diminuindo a largura de banda computacional necessária. Desenvolvemos uma arquitetura hierárquica e distribuída de sistemas dinâmicos que se auto-organiza e imita a visão foveal nos humanos, utilizando um critério de Bayes empírico. O sistema aprende por meio de reforço com o ambiente e utiliza a causalidade para identificar objetos de interesse. Quando treinado em videogames, a velocidade de aprendizado é significativamente mais rápida em comparação com os algoritmos tradicionais de Aprendizado por Reforço Profundo. 

SOBRE O PALESTRANTE

José C. Principe
INRIA, University of Florida  

José C. Principe (M’83-SM’90-F’00) é Professor Distinto de Engenharia Elétrica e de Computação e de Engenharia Biomédica na Universidade da Flórida, onde leciona processamento avançado de sinais, aprendizado de máquina e modelagem de redes neurais artificiais (ANNs). Ele é o Professor Catedrático Eckis e o Fundador e Diretor do Laboratório de Neuroengenharia Computacional da Universidade da Flórida (CNEL) www.cnel.ufl.edu. Sua principal área de interesse é o processamento de sinais variáveis no tempo com modelos neurais adaptativos. O Laboratório CNEL tem estudado princípios de reconhecimento de padrões e sinais baseados em critérios de teoria da informação (entropia e informação mútua). 

PROMPT

PROMPT é uma série de seminários acadêmicos organizada pelo BI0S, voltada para fomentar discussões científicas de alto nível sobre inteligência artificial. O objetivo do PROMPT é reunir especialistas para apresentar pesquisas inovadoras, explorar aplicações práticas e debater questões éticas emergentes na área. Cada encontro oferece um espaço dinâmico de troca de ideias e colaborações, direcionado a pesquisadores, estudantes e profissionais que desejam se aprofundar nos avanços mais recentes e nos desafios complexos do campo da IA.