Business Transformation Summit 2017 - Manuela Veloso - Evento Cegoc BUSINESS TRANSFORMATION SUMMIT 2017
Manuela Veloso

Manuela Veloso

Head of The Machine Learning Department @ Carnegie Mellon University, EUA e Co-Fundadora da RoboCup

A Professora Manuela Veloso é uma referência internacional de investigação em robótica e inteligência artificial. Líder do departamento de Machine Learning na Carnegie Mellon University, em Pittsburgh, nos EUA, distinguida com vários prémios académicos, já publicou mais de 250 artigos científicos e é a mulher que inventou os “cobots”, robôs colaborativos que partilham informação entre si e com os humanos. Foi presidente da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial (AAAI) e fundadora do laboratório de investigação Coral. É também uma das responsáveis pelo RoboCup, um campeonato anual de futebol de robôs, que teve a primeira edição em 1997, no Japão.

HUMAN AI INTERACTION

Como a nossa interação com a Inteligência Artificial vai impactar o futuro

As potencialidades e ameaças da Inteligência Artificial são controversas. Contudo, será que compreendemos bem o que é e quão avançado está o seu desenvolvimento?
Os robôs autónomos são exemplos particularmente interessantes de IA por serem capazes de processar informação sensorial, planear e executar tarefas, bem como circular autonomamente. A Professora Manuela Veloso desenvolveu várias gerações de robôs autónomos, ao longo de mais de duas décadas, entre os quais os CoBot, robôs com capacidade de aprender e interagir com os seres humanos e de explicar as suas experiências na nossa linguagem. Se quisermos tirar inteiro partido da nossa complementaridade com a Inteligência Artificial em termos de perceção, cognição e atuação, à medida que ela se torna mais presente no quotidiano, é necessário adquirir novas competências para compreender e interagir melhor com ela.

MACHINE LEARNING

Usar a IA para aumentar a sua capacidade de prever e tomar decisões

Machine Learning é uma área de desenvolvimento que visa a “aprendizagem de execução de tarefas, pelos computadores, sem que sejam especificamente programados para elas”. Relacionada com a análise exploratória de dados, um método utilizado para fazer previsões, permite-nos também, através da análise de relações e tendências históricas nos dados, aceder a conclusões complexas e pouco evidentes.

    Neste workshop vamos:

  • • Compreender os processos de tomada de decisão em cenários de incerteza;
  • • Conhecer os princípios-base de algoritmos relacionados com Machine Learning, como o deep learning e o deep reinforcement learning;
  • • Debater questões do seu interesse relacionadas com a tomada de decisão