Mingling with the Good to Backdoor Federated Learning
Data Science Seminar, por Nuno Neves (LASIGE/DI-FCUL).
Data Science Seminar, por Nuno Neves (LASIGE/DI-FCUL).
Data Science Seminar, por Helena Aidos (LASIGE/DI-FCUL).
Evento adiado, para data a anunciar.
Filipe R. Ramos, professor da Ciências ULisboa e investigador no Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa (CEAUL), visitou o Departamento de Matemática e Estatística da Universidade do Norte (UN), em Barranquilla, na Colômbia, entre 8 e 22 de fevereiro passado, no âmbito do intercâmbio que mantém com esta universidade e em particular com o professor Lihki Rubio, com quem está a escrever um livro sobre Machine Learning and Applications.
BioISI Research Seminar, por Emanuel Gonçalves (INESC-ID, IST - ULisboa).
Chegou mais uma edição do WBME - Workshop on Biomedical Engineering - o evento gratuito organizado pelo Núcleo de Estudantes de Engenharia Biomédica e Biofísica (NE2B2) e pelo Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica (IBEB).
A 1.ª edição do concurso à Bolsa Fulbright para Investigação com o apoio da FLAD – Fundação Luso-Americana para o Desenvolvimento para o ano académico de 2021/2022 selecionou quatro candidatos. Entrevista com José Cordeiro, mestrando em Estatística e Investigação Operacional na Ciências ULisboa.
O projeto VEDLIoT, iniciado este mês e com uma duração de três anos, visa desenvolver uma plataforma de aprendizagem autónoma para a Internet das Coisas. O CoR-Labda Universidade de Bielefeld, na Alemanha, coordena este consórcio, composto por 12 parceiros, entre eles a FCiências.ID.
Sessão pública dedicada a introduzir a Inteligência Artificial & Machine Learning e a Física de Partículas na ciência e no quotidiano, como grande desafio do presente e do futuro.
Programa:
Valiant acredita que a ciência da aprendizagem permanece apenas explorada parcialmente, e que o uso das previsões (via a Aprendizagem) no mundo atual, tão sujeito às mudanças e às surpresas, é particularmente interessante. Por exemplo, os sistemas biológicos são altamente adaptativos, e compreender o que eles fazem, passo a passo, e porquê tem êxito, levaram-no a considerá-los como tópicos ideais para uma teoria da aprendizagem e da ciência da computação.