Minicursos Oferecidos

Minicurso de Metodologia Científica

O minicurso é possui um total de 10 módulos abordando as noções fundamentais de metodologias aplicadas à pesquisa científica em computação. Cada módulo inclui uma aula pré-gravada, que deverão ser assistidas pelos participantes, e um conjunto de tarefas que deverão ser realizadas e entregues. [Ver Mais]

Curso – Ferramentas de Produtividade

Este minicurso aborda ferramentas essenciais para otimizar a produtividade em pesquisa, explorando tópicos como Notação Matemática, GitHub para colaboração integração contínua, além do uso estratégico de diversas IDEs. [Ver Mais]

Curso – Python para quem está começando

O curso abrange um conjunto de 10 módulos, distribuídos ao longo de 2 semanas, em que são oferecidas noções básicas sobre programação utilizando a linguagem Python. Cada módulo inclui vídeo-aulas pré-gravadas e tarefas que deverão ser executadas. O curso é indicado para alunos que têm pouca ou nenhuma experiência com programação ou que não programam há muito tempo e querem relembrar seus conhecimentos básicos de programação. [Ver Mais]

Eventos

Research Talk – Towards Virtual Sensors: Using Data Science to model the Photosynthetically Available Radiation in the Water Column 

04/03 às 16:00

Speaker: Frederic Stahl (Head of the Marine Perception Research Department – DFKI/GER).

Photo by @DFKI (All rights reserved).

The presentation will start with an overview of the structure and research conducted at the Marine Perception Research Department at the German Research Center for Artificial Intelligence. Next, the topic of predicting photosynthetically available radiation (PAR) in the water column will be explored in greater detail. PAR is essential for understanding primary oxygen production and ecosystem dynamics in marine environments. This study investigates the application and optimisation of machine learning approaches for PAR prediction in the water column using selected wavelengths of downwelling irradiance derived from BGC-Argo float and ship-based expedition data. All models were validated against independent datasets from diverse oceanic regions, to explore generalisability of the models across different geo-locations. The comparative analysis demonstrates that the machine learning approaches can model PAR with a very high accuracy. Overall, the findings underline the robustness of machine learning techniques for enhancing bio-optical sensor configurations, therefore reducing the need for dedicated physical PAR sensors in autonomous ocean observing systems. Next, the talk links to the works conducted in cooperation with Prof. Mariza Ferro at UFF on how PAR prediction can benefit from accurate estimations of energy requirements of machine learning models on edge devices.

 

Frederic Stahl has been Head of the Marine Perception Research Department at the German Research Centre for Artificial Intelligence (DFKI) since 2023 and Head of the AI Competence Centre for Environment and Sustainability (DFKI4Planet) also since 2023. He joined DFKI as a Principal Researcher in 2019. From 2012 to 2019, he served as a Lecturer and Associate Professor in Data Science at the University of Reading, UK. In 2012, he worked as a Lecturer in the Department of Design Engineering and Computing at Bournemouth University, UK. Prior to that, from 2010 to 2012, he was a Senior Research Associate in the Department of Computer Science at the University of Portsmouth, UK. He received his Ph.D. in Computer Science from the University of Portsmouth in 2010, following his Dipl.-Ing. (FH) degree in Bioinformatics from the University of Applied Sciences Weihenstephan-Triesdorf, Germany, in 2006. He has been working in the fields of data science and artificial intelligence for twenty years and has published over 100 articles in peer-reviewed conferences, journals, and book chapters. Dr. Stahl is a member of the British Computer Society (BCS) and has been elected for four consecutive as a committee member of the BCS Specialist Group on Artificial Intelligence (SGAI), serving on the committee since 2013. In this role, he is involved in the organisation of the annual SGAI International Conference on Artificial Intelligence. In addition, he joined the editorial board of the Springer journal Künstliche Intelligenz in 2025.

Hands On Talk – Docker, na prática

Data: 09/03 às 14:00

Apresentador: Wesley Ferreira (Aluno de Pós-Graduação IC-UFF)

Participe deste minicurso dinâmico, onde você aprenderá os fundamentos e aplicações práticas do Docker, uma das ferramentas mais essenciais para desenvolvedores modernos. Wesley Ferreira, aluno de pós-graduação no Instituto de Computação da UFF, irá guiar você em uma experiência prática, mostrando como utilizar o Docker de forma eficiente no seu dia a dia. Não perca a oportunidade de aprimorar suas habilidades e entender o poder da containerização!

Project Talk – Include Meninas: pesquisa, extensão e impacto na inclusão de meninas na Computação

Data: 11/03 às 14:00

Coordenadora: Profa. Dra. Luciana Salgado (IC-UFF).
Participantes: Profa. Aline Nascimento, Profa. Anna Beatriz Marques, Tainá Guimarães de Souza, Geiziane Gonçalves.

Apresentar e refletir sobre os resultados, desafios e impactos das ações de pesquisa, ensino e extensão desenvolvidas ao longo dos 10 anos do Projeto Include Meninas, destacando contribuições para a participação de meninas e mulheres na Computação.

Escola de verão e inverno do IC/UFF

A Escola de Inverno do PPGC/UFF tem como principal objetivo oferecer palestras, cursos e tutoriais sobre tecnologias, ferramentas, métodos ou processos que possam contribuir para o desenvolvimento das pesquisas de mestrado ou doutorado, nas diversas áreas de concentração do Programa de Pós-Graduação. 

Instituto de Computação

O Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (IC/UFF) é referência em tecnologia, oferecendo formação de excelência em graduação, mestrado e doutorado. Com um corpo docente renomado e infraestrutura moderna, o IC/UFF fomenta pesquisas avançadas e colaborações com a indústria, preparando os alunos para desafios tecnológicos e avanços significativos na área.

Av. Gal. Milton Tavares de Souza, s/nº
São Domingos – Niterói – RJ
CEP: 24210-346

Escola de Verão/Inverno 

Acompanhe

 

secretaria.pos@ic.uff.br

(21) 2629-5690

Coordenação:

Profa. Dra. Vânia de Oliveira Neves

Prof. Dr. Marcos Bedo

 

 

 

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