| Processo: | 24/02783-7 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Brasil |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2025 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Zhao Liang |
| Beneficiário: | Zhao Liang |
| Pesquisador visitante: | Murillo Guimaraes Carneiro |
| Instituição do Pesquisador Visitante: | Faculdade De Computação/Facom/Ufu , Brasil |
| Instituição Sede: | Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Ribeirão Preto |
| Vinculado ao auxílio: | 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial, AP.eScience.CPE |
| Assunto(s): | Redes neurais Aprendizado computacional Redes complexas Aprendizagem profunda |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Deep Learning | Redes Complexas | Redes neurais | Aprendizado de Máquina |
Resumo
Este projeto compreende a investigação de métodos e heurísticas baseadas em redes complexas e redes neurais para tarefas de classificação de dados. Especificamente, os objetivos são o desenvolvimento de arquiteturas de classificação de alto nível em redes, bem como a aplicação de tais modelos para dois problemas de classificação de dados sequenciais relacionados à análise de sinais EEG e à classificação de dados de espectroscopia no infravermelho. Como resultado, espera-se que as abordagens desenvolvidas sejam capazes de tirar vantagem de propriedades estruturais e dinâmicas dos dados a fim de melhorar o desempenho de métodos convencionais, especialmente considerando aplicações na área da saúde, tal como o prognóstico de pacientes em coma e a detecção de câncer de boca. (AU)
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