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Modelos baseados em agentes: aprendizagem em redes neurais, propriedades coletivas emergentes

Processo: 20/00021-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de março de 2020
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:Nestor Felipe Caticha Alfonso
Beneficiário:Ian Lucas Ramos de Carvalho dos Santos Pinto
Instituição Sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Mecânica estatística   Redes neurais (computação)   Aprendizado computacional   Probabilidade   Propriedade coletiva   Etnografia   Teoria da informação   Métodos de análise   Modelos matemáticos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmos de aprendizado em redes neurais | Modelos de agentes | Teoria de Informação | Transições de fase | Mecânica Estatística

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. 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 e no estudo da dinâmica de opiniões. O estudante deverá trabalhar com modelos matemáticos e confrontar predições teóricas para modelos de sociedades com grandes bancos de dados etnográficos. O exemplo que será tratado é a interação da estrutura de organização hierárquica social e a utilização de meios universais de troca, ou seja modelagem da aparição de dinheiro.

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