O GETComp está com inscrições abertas para alunos do curso de Ciência da Computação interessados em preencher os seguintes perfis:
PERFIL 1:Avaliação de grande volume de dados e comportamento anômalo em redes de computadores
Plataformas baseadas em blockchain tiveram um crescimento significativo nos últimos anos. Neste contexto, o Bitcoin é a primeira e mais conhecida plataforma da tecnologia. No entanto, outras plataformas baseadas em blockchain emergiram, como o Ethereum, que alcançou um valor de mercado de 27 bilhões de dólares e mais de 757 milhões de transações. Com o aumento do uso, as criptomoedas passaram a ser alvo de ataques e podem estar sendo usadas para atos ilícitos. Planeja-se neste projeto analisar dados de transações de criptomoedas, especialmente do Ethereum, a fim de identificar comportamentos anômolos e, assim, detectar atividades ilegais. O projeto envolve mineração de dados, aprendizado de máquina e ciência de redes.
PERFIL 2: Aprendizado profundo aplicado em problemas de visão computacional
Aprendizado profundo (deep learning) é uma nova área de pesquisa do aprendizado de máquina onde um dos principais focos é solucionar problemas intuitivos, através de um aprendizado hierárquico. Algoritmos de deep learning apresentam uma abordagem inovadora, no sentido de gerar de forma automática propriedades invariantes nas suas camadas de representação hierárquica. No âmbito da área de visão computacional, existem diversos problemas que podem ser beneficiados com o surgimento de arquiteturas profundas, como os problemas de reconhecimento de ações humanas e expressões faciais, de detecção de incêndio, de estimativa de idade facial e de rastreamento de objetos, dentre outros. O objetivo desse projeto de pesquisa é estudar os principais conceitos e métodos em deep learning, permitindo que novas técnicas e métodos sejam desenvolvidos, com foco na solução de problemas de visão computacional.
Para este perfil, é necessário que o aluno tenha sido aprovado na disciplina DCC013.
PERFIL 3: Big data e programação matemática
Um problema recorrente em vários campos de aplicação é a extração de conhecimento de grandes bases de dados. Para identificar padrões e relações em tais bases, a mineração de dados combina técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial, estatística, otimização e banco de dados. A programação matemática pode ser utilizada em várias aplicações neste contexto, como, por exemplo, em problemas de clusterização em que os dados são separados em grupos ou clusters de acordo com um critério de similaridade. Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de programação inteira e otimização combinatória para o problema de clusterização em grandes bases de dados.
Para este perfil, é desejável que o aluno tenha sido aprovado na disciplina DCC059 (não obrigatório).
Período de inscrição: 25/01/2021 a 05/02/2021.
Local de inscrição: Inscrição via Google Forms
Para maiores detalhes acesse o edital deste processo de seleção.