Modelagem e Caracterização de Redes Complexas
Ministrante:

Prof. Dr. Diego Amancio (ICMC/USP)

Resumo

Diversos sistemas reais são naturalmente representados por redes (grafos), isto é, estruturas compostas por vértices conectados entre si por arestas. Exemplos de tais redes são encontrados por exemplo em redes de transmissão e distribuição de energia elétrica, redes viárias, redes sociais, redes de computadores e em redes neuronais. Em computação, as redes complexas são utilizadas em várias linhas de pesquisas, como mineração de dados, mineração de textos, processamento de imagens, recuperação de informação, reconhecimento de padrões, bioinformática, entre outros. Este curso apresentará os principais conceitos relacionados à modelagem e caracterização de redes complexas. Os métodos e conceitos podem posteriormente ser utilizados em tarefas de classificação em variados contextos.

Bibliografia:

  • Newman, Mark. Networks. Oxford university press, 2018.
  • CH Comin, T. Peron FN Silva, DR Amancio, FA Rodrigues and LF Costa. Complex systems: Features, similarity and connectivity. Physics Reports 861, 1—41, 2020.
  • Menczer, F., Fortunato, S., & Davis, C. A. (2020). A first course in network science. Cambridge University Press.

Sobre o Ministrante

Diego Amâncio é Professor Associado RDIDP no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), pelo Departamento de Ciências de Computação (SCC-ICMC-USP). Engenheiro da computação graduado pela Universidade de São Paulo (USP), é doutor em Física Aplicada Computacional pela USP (doutorado direto FAPESP). Possui dois pós-doutorados, ambos com auxílio FAPESP: um na Universidade de São Paulo (IFSC-USP) e outro na Indiana University (Estados Unidos, Bloomington-IN). Livre-docente pelo Departamento de Ciências da Computação (SCC-ICMC-USP). De acordo com um estudo cienciométrico publicado em 2020 na PLos Biology, foi considerado entre oa 2% pesquisadores mais influentes na área de Inteligência Artificial (dados baseados em citações). Neste mesmo estudo, foi considerado entre os 35 docentes mais influentes em pesquisa na Universidade de São Paulo, considerando todas as áreas e campi da USP. É editor academico de 5 períodicos internacionais: Expert Systems with Applications (Associate Editor), PLoS ONE, Complexity (Hindawi), PeerJ Computer Science e Frontiers in Physics (Associate Editor). Atua como revisor em periódicos internacionais de impacto, tendo completado revisões em mais de 70 periódicos internacionais de impacto nas áreas de Computação, Física Computacional e Interdisciplinares. Sua pesquisa realizada no doutorado rendeu o Prêmio Tese Destaque USP 2014, como melhor tese de doutorado defendida em todos os campi da USP entre 2012 e 2013 na área de Ciências Exatas. Orientou alunos de doutorado e mestrado, e recebeu em 2015-2016 umas das bolsas de pesquisa fornecida pelo Google (Google Research Awards in Latin America). É bolsista de produtividade em pesquisa pelo CNPq na área de Ciências da Computação. Sua pesquisa rendeu mais de 1300 citações no Web of Science (Clarivate Analytics). Nesta mesma base, apresenta um h-index = 28 (Web of Science, Clarivate Analytics, Ago/2021). Seu trabalho de pesquisa concentra-se no estudo de redes complexas aplicadas ao Processamento de Línguas Naturais e Cienciometria, além de Machine Learning.

Currículo lattes: http://lattes.cnpq.br/8763967270082717

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