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Aprendizagem em redes neurais e propriedades coletivas emergentes em modelos baseados em agentes

Processo: 19/01368-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2019
Vigência (Término): 30 de abril de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Áreas Clássicas de Fenomenologia e suas Aplicações
Pesquisador responsável:Nestor Felipe Caticha Alfonso
Beneficiário:Pietro Zanin
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Mecânica estatística   Redes neurais (computação)   Aprendizado computacional   Fenômenos críticos   Probabilidade   Processo legislativo

Resumo

O estudante participará do programa de pesquisa que lida com (I) aprendizagem em redes neurais e (II) a construção e caracterização de modelos de agentes que processam informação usando redes neurais. As bases teóricas são teoria de Probabilidades, Mecânica Estatística, Teoria de Informação e Aprendizagem de Máquinas. Os métodos incluem técnicas analíticas e computacionais. Serão feitas aplicações no estudo de formação de consenso com respeito a opiniões morais e no estudo da dinâmica de opiniões. O estudante deverá realizar comparações entre máquinas aprendendo uma tarefa usando diferentes métodos de treinamento e confrontar predições teóricas para modelos de sociedades com grandes bancos de dados sobre opiniões morais, dados etnográficos e padrões de votação de sistemas Legislativos de diferentes países.