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Minicursos

MC1 – Introdução à Data Science [+]
Instrutores: Dr. Rafael Duarte Coelho Dos Santos e Dr. Alan James Peixoto Calheiros

E-mails:
rafael.santos
,
alan.calheiros


Resumo: Este minicurso tem por objetivo principal discutir e apresentar o conceito e propriedades da Ciência de Dados (Data Science), conhecido como o quarto paradigma da ciência, no qual a computação e sistemas de informação são peças fundamentais da teoria do conhecimento contemporânea. Aplicações do novo conceito em ciências espaciais e ambientais serão utilizados para destacar esse novo paradigma.

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MC2 – Ferramentas Wavelets e Aplicações [+]
Instrutora: Dra. Margarete Oliveira Domingues

E-mail:
margarete.domingues


Resumo: O propósito deste minicurso é introduzir os conceitos fundamentais da teoria wavelet, em particular as transformadas wavelet e suas propriedades. Além disso dar-se-á atenção a algumas de suas principais ferramentas e de suas aplicações a ciências e tecnologias espaciais. O conteúdo é descrito a seguir:

  • Aula 1: Introdução à teoria wavelet e transformada wavelet contínua
  • Aula 2: Introdução à análise multirresolução e transformada wavelet discreta
  • Aula 3: Aplicação a sinais espaciais
  • Aula 4: Aplicação a simulação numérica adaptativa de fluidos

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MC3 – Introdução à Neurocomputação [+]
Instrutora: Dra. Rosangela Saher Correa Cintra

E-mail:
rosangela.cintra


Resumo: Este minicurso tem por objetivos principais: Introduzir a teoria das Redes Neurais Artificiais, bem como a compreensão dos princípios da Neurocomputação e do conceito de aprendizagem neural; apresentar as principais arquiteturas de redes neurais artificiais e algoritmos de aprendizagem e exemplificar suas aplicações. Serão abordados os seguintes tópicos nas aulas: Características Básicas de uma rede neural artificial: Aprendizado, Associação, Generalização e Robustez; Histórico; Estrutura do Neurônio Artificial; Estruturas de Interconexão; Algoritmos de Aprendizado: Supervisionado e Não-Supervisionado; o perceptron, a regra delta para redes perceptron multicamadas, redes de funções de base radial, redes de Kohonen e mapas auto organizáveis. Aplicações.

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MC4 – Métodos Computacionais em Problemas Inversos na Pesquisa Espacial [+]
Instrutores: Dr. Haroldo Fraga De Campos Velho e Dr. Alan James Peixoto Calheiros

E-mails:
haroldo.camposvelho
,
alan.calheiros


Resumo: Este Minicurso apresenta uma introdução sucinta aos problemas inversos. Primeiramente, conceito e classificação de problemas inversos são descritos, para então serem discutidas a técnica de regularização (alguns operadores são apresentados, bem como técnicas de solução de otimização), técnica variacional e redes neurais artificiais. Exemplos de problemas inversos em várias áreas da pesquisa espacial são apresentados e discutidos: ciência espacial (mapas de radiação cósmica de fundo, geofísica espacial), engenharia espacial (detecção de danos em estruturas aeroespaciais, projeto ótimo de radiadores espaciais), oceanografia (propriedade óticas de oceanos), meteorologia (temperatura e umidade atmosféricas a partir de dados de satélites).

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MC5 – Análise Computacional de Eventos Extremos [+]
Instrutores: Dr. Reinaldo Roberto Rosa

E-mail:
reinaldo.rosa


Resumo: Este minicurso abordará a análise de Eventos Extremos, observados na natureza, a partir da teoria de sistemas complexos da física estatística. Métodos da computação e da matemática aplicada serão apresentados para auxiliar no monitoramento e caracterização de regimes complexos a partir dos quais podem resultar transições de fase via um evento extremo. O conteúdo é descrito a seguir:

  • Aula 1: Endogenia, Exogenia e Eventos Extremos em Sistemas Complexos
  • Aula 2: Caracterização de Eventos Extremos a partir da Análise de Séries Temporais
  • Aula 3: Aplicações em Ciência Espaciais
  • Aula 4: Aplicações em Ciências Ambientais



MC6 – Desenvolvimento de Software Ágil - Reflexões e Dinâmicas [+]
Instrutores: Dr. Eduardo Martins Guerra

E-mail:


Resumo: Este minicurso abordará, de maneira prática, os seguintes tópicos: conceitos de modelagem ágil; desacoplamento de classes através dos testes; boas práticas no projeto de testes, refatoração de testes, Desenvolvimento Guiado por Comportamento (BDD), inspeção contínua de código, práticas para modelagem e evolução de arquiteturas. Conceitos de desenvolvimento ágil de aplicações científicas.

Parte do material para estudo poderá ser obtido aqui a partir de 20/2/18.



MC7 – Introdução ao Processamento de Alto Desempenho [+]
Instrutor: Dr. Celso Luiz Mendes

E-mail:
celso.mendes


Resumo: Este minicurso abordará, de forma resumida, os aspectos mais relevantes da área de Processamento de Alto Desempenho (PAD). Após uma breve revisão histórica sobre a evolução da área nas últimas décadas, serão apresentadas as características mais importantes das máquinas de alto desempenho atuais, comumente chamadas de supercomputadores, bem como técnicas para sua efetiva utilização. Esta apresentação terá duas partes principais, relativas respectivamente à arquitetura e à programação destas máquinas. Na parte de arquitetura, serão mostradas as estruturas de hardware mais comuns empregadas nos supercomputadores, abrangendo, de uma forma geral, sistemas de memória compartilhada, memória distribuída, e aceleradores. Na parte de programação, serão cobertos os paradigmas mais utilizados para a construção de programas para estas arquiteturas, tais como threading e OpenMP, MPI, Cuda e outros. Ao final, serão indicadas tendências atuais para sistemas de alto desempenho esperados para a próxima década.

Parte do material para estudo poderá ser obtido aqui a partir de 20/2/18.



MC8 – Modelagem de Novos Motores para Propulsão Aeroespacial [+]
Instrutores: Dr. Jeronimo Dos Santos Travelho

E-mail:


Resumo: Este minicurso discutirá o papel da modelagem no desenvolvimento de novos motores para propulsão aeroespacial. O fenômeno da detonação será tratado em detalhe a partir do seguinte conteúdo:

  • Aula 1: Introdução ao fenômeno de propulsão
  • Aula 2: Detonação - conceito, modelagem analítica e verificação experimental
  • Aula 3: Modelagem Numérica
  • Aula 4: Pesquisa atual em Motores à detonação
Parte do material para estudo poderá ser obtido aqui a partir de 20/2/18.



Publicado Por: INPE
Última Modificação: Mar 06, 2018 14h20