Aprendizado de Máquina e Processamento de Língua Natural (AMPLN)

Aprendizado de Máquina (AM) é a subárea da Inteligência Artificial que confere aos computadores a capacidade de aprender e automatizar a resolução de problemas e a execução de tarefas, tais como classificação de dados, reconhecimento de padrões, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade. O Processamento de Língua Natural (PLN) é uma subárea da Inteligência Artificial que visa desenvolver recursos, ferramentas e sistemas capazes de processar as línguas naturais como o português e o inglês. Nos últimos anos, com o crescimento acelerado no volume de dados armazenados em meios digitais, AM e PLN vêm sendo alvos de grande interesse, tanto comercial quanto em pesquisas. AM e PLN, associadas com outras áreas, como Ciência de Dados e Aprendizado Profundo, são o estado-da-arte na solução de muitos problemas que podem existir em diversos domínios de aplicação, como saúde, agronegócios, política, mídias sociais e comércio eletrônico. Sua aplicação permite aprimorar automaticamente métodos computacionais para tarefas desafiadoras que necessitam de inteligência, ou seja, são capazes de aprender com os dados, identificar padrões e auxiliar na tomada de decisões desde a segmentação automática de mercado e descoberta de tratamento para novas doenças à geração automática de textos e compreensão de leitura.

Alan Demétrius Baria Valejo
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: alanvalejo(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Ciência de dados, Aprendizado de máquina, Análise de redes sociais, Mineração de texto, Teoria dos Grafos
Linha de Pesquisa: AMPLN 

Diego Furtado Silva
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: diegofs(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Aprendizado de Máquina, Mineração de Séries Temporais, Recuperação de Informação Musical
Linha de Pesquisa: AMPLN

Helena de Medeiros Caseli
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: helenacaseli(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Inteligência Artificial, Processamento de Língua Natural, Tradução Automática e Aprendizado de Máquina.
Linha de Pesquisa: AMPLN

Heloisa de Arruda Camargo
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: heloisacamargo(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Inteligência Artificial, Sistemas Nebulosos Genéticos, Lógica Nebulosa e Aplicações, Raciocínio Aproximado.
Linha de Pesquisa: AMPLN

Maria do Carmo Nicoletti
Tipo de Credenciamento: Colaborador
E-mail: carmo(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Aprendizado de Máquina, Representação de Conhecimento, Técnicas computacionais inteligentes no controle de sistemas bioquímicos e na modelagem computacional de processos biomoleculares.
Linha de Pesquisa: AMPLN

Murilo Coelho Naldi
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: naldi(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Aprendizado de Máquina, Agrupamento de Dados, Escalabilidade e Otimização, Grandes Volumes de Dados (Big Data).
Linha de Pesquisa: AMPLN

Ricardo Augusto Souza Fernandes
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: ricardo.asf(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Machine Learning, Data Science, Previsão de Séries Temporais (Mercado de Energia e Clima), Smart Grids
Linha de Pesquisa: AMPLN

Ricardo Cerri (link externo)
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: cerri(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Bioinformática, Aprendizado de Máquina e Aplicações.
Linha de Pesquisa: AMPLN

Tiago Agostinho de Almeida
Tipo de Credenciamento: Permanente
E-mail: talmeida(at)ufscar.br
Tópicos de Interesse: Ciência dos Dados, Big Data, Processamento de Linguagem Natural, Recomendação, Deep Learning, Aprendizado de Máquina.
Linha de Pesquisa: AMPLN