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Fabio Gagliardi Cozman

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Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

é Professor Titular da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Dept. Engenharia Mecatrônica) desde 2007, tendo ingressado na Escola Politécnica em 1990. Possui graduação em Engenharia Elétrica Modalidade Eletrônica pela Universidade de São Paulo (1989), mestrado em Engenharia pela Universidade de São Paulo (1991), Phd pela Carnegie Mellon University (1997), Livre-docência pela Universidade de São Paulo (2003). Atualmente é coordenador da comissão de inteligência artificial da SBC, Associate Editor do Int. Journal on Approximate Reasoning, membro do Editorial Board do Artificial Intelligence Journal, e Associate Editor do Journal of Artificial Intelligence Research. Pesquisas focam na automação de processos de decisão sob incerteza, incluindo representação de conhecimento e aprendizado (tópicos: inteligência artificial, redes bayesianas, conjuntos de probabilidade, modelos estatísticos gráficos). (Fonte: Currículo Lattes)

Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 16/11/2019
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FAPESP, IBM e USP financiam Centro de Pesquisa em Engenharia

Publicado em 16 de outubro de 2019 - Agência FAPESP. A inteligência artificial tem avançado exponencialmente nos últimos anos e diversas aplicações práticas têm surgido em todo o mundo. O apoio à pesquisa e à formação de recursos humanos nessa área da Ciência da Computação nas últimas décadas permitirá ao Brasil, agora, avançar e até mesmo liderar inovações em setores como agropecuária e exploração de petróleo em alto mar. A avaliação foi feita por especialistas que participaram do lançamento do Centro de Pesquisa em Engenharia (http://www.fapesp.br/cpe) em Inteligência Artificial, financiado pela FAPESP em parceria com a IBM. O evento foi realizado no dia 4 de outubro, durante o “IBM Research Brasil Colloquium 2019 – os caminhos para IA no Brasil”. Na ocasião, a Universidade de São Paulo (USP) foi anunciada como a instituição parceira e sede do novo CPE.

Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (18)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

Publicações17
Citações69
Cit./Artigo4,1
Dados do Web of Science

MAUA, DENIS DERATANI; CONATY, DIARMAID; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; POPPENHAEGER, KATJA; DE CAMPOS, CASSIO POLPO. Robustifying sum-product networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 101, n. SI, p. 163-180, . Citações Web of Science: 0. (16/01055-1, 16/18841-0)

COZMAN, FABIO G.. Sets of probability distributions, independence, and convexity. SYNTHESE, v. 186, n. 2, p. 577-600, . Citações Web of Science: 22. (04/09568-0, 08/03995-5)

MAUA, DENIS DERATANI; DE CAMPOS, CASSIO P.; BENAVOLI, ALESSIO; ANTONUCCI, ALESSANDRO. Probabilistic Inference in Credal Networks: New Complexity Results. JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, v. 50, p. 603-637, . Citações Web of Science: 11. (13/23197-4)

COZMAN, FABIO G.; DE CAMPOS, CASSIO POLPO. Kuznetsov independence for interval-valued expectations and sets of probability distributions: Properties and algorithms. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 55, n. 2, p. 666-682, . Citações Web of Science: 7. (04/09568-0)

MAUA, DENIS DERATANI. Equivalences between maximum a posteriori inference in Bayesian networks and maximum expected utility computation in influence diagrams. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 68, p. 211-229, . Citações Web of Science: 4. (13/23197-4)

MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Fast local search methods for solving limited memory influence diagrams. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 68, p. 230-245, . Citações Web of Science: 1. (13/23197-4)

COZMAN, FABIO GAGLIARDI; MAUA, DENIS DERATANI. On the complexity of propositional and relational credal networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 83, p. 298-319, . Citações Web of Science: 0. (16/01055-1)

MAUA, DENIS DERATANI; ANTONUCCI, ALESSANDRO; DE CAMPOS, CASSIO POLPO. Hidden Markov models with set-valued parameters. Neurocomputing, v. 180, n. SI, p. 94-107, . Citações Web of Science: 3. (13/23197-4)

DE BONA, GLAUBER; COZMAN, FABIO G.. On the Coherence of Probabilistic Relational Formalisms. Entropy, v. 20, n. 4, . Citações Web of Science: 1. (16/18841-0, 16/25928-4)

DE FARIA, FRANCISCO H. O. VIEIRA; GUSMAO, ARTHUR COLOMBINI; DE BONA, GLAUBER; MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 106, p. 32-50, . Citações Web of Science: 0. (16/18841-0, 15/21880-4, 16/25928-4, 16/01055-1, 17/19007-6)

COZMAN, FABIO GAGLIARDI; MAUA, DENIS DERATANI. On the Semantics and Complexity of Probabilistic Logic Programs. JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, v. 60, p. 221-262, . Citações Web of Science: 5. (16/18841-0, 16/01055-1)

MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. The effect of combination functions on the complexity of relational Bayesian networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 85, p. 178-195, . Citações Web of Science: 1. (16/01055-1)

DE CAMPOS, CASSIO POLPO; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; OCHOA LUNA, JOSE EDUARDO. Assembling a consistent set of sentences in relational probabilistic logic with stochastic independence. JOURNAL OF APPLIED LOGIC, v. 7, n. 2, SI, p. 137-154, . Citações Web of Science: 1. (04/09568-0)

SEIDENFELD‚ T.; SCHERVISH‚ M.J.; KADANE‚ J.B.. Coherent choice functions under uncertainty. SYNTHESE, v. 172, n. 1, p. 157-176, . (05/59541-4)

KIKUTI, DANIEL; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SHIROTA FILHO, RICARDO. Sequential decision making with partially ordered preferences. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 175, n. 7-8, SI, p. 1346-1365, . Citações Web of Science: 13. (03/11165-9, 04/09568-0, 05/58090-9, 08/03995-5)

COZMAN, FABIO GAGLIARDI; MAUA, DENIS DERATANI. The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 110, n. SI, p. 107-126, . Citações Web of Science: 0. (16/18841-0, 15/21880-4)

COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Evenly convex credal sets. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 103, p. 124-138, . Citações Web of Science: 0. (16/18841-0, 15/21880-4)

MAUA, DENIS DERATANI; CONATY, DIARMAID; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; POPPENHAEGER, KATJA; DE CAMPOS, CASSIO POLPO. Robustifying sum-product networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 101, n. SI, p. 163-180, . Citações Web of Science: 0. (16/01055-1, 16/18841-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

IDE, Jaime Shinsuke. Geração de redes bayesianas uniformemente distribuídas. 2002. 66f. Dissertação (Mestrado) - Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (00/11067-9)

ACKERMANN, Marko. Sistema de acionamento e travamento para flexão mecanizada de joelho em órteses de membros inferiores. 2002. 110f. Dissertação (Mestrado) - Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (00/11349-4)

IDE, Jaime Shinsuke. Algoritmos para inferência aproximada em redes credais com variáveis binárias. 2005. 117f. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (02/08982-2)

OLIVEIRA, Clayton Silva. Classificadores baseados em vetores de suporte gerados a partir de dados rotulados e não-rotulados.. 2006. Dissertação (Mestrado) - Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (03/09653-5)

KIKUTI, Daniel. Tomada de decisão sequencial com preferências parcialmente ordenadas.. 2008. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (03/11165-9)

POLASTRO, Rodrigo Bellizia. Lógica probabilística baseada em redes Bayesianas relacionais com inferência em primeira ordem.. 2012. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (08/53292-0)

FILHO, Ricardo Shirota. Processos de decisão Markovianos com probabilidades imprecisas e representações relacionais: algoritmos e fundamentos.. 2012. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (05/58090-9)

GUSMÃO, Arthur Colombini. Interpretando modelos de embedding de bases de conhecimento.. 2018. Dissertação (Mestrado) - Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (17/19007-6)

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