Minicurso 01 : Hilbert Function Spaces
Sala: Auditório do IMECC.
Observação: O minicurso será ministrado em inglês.
Resumo: In this mini-course the goal is to introduce an area of modern mathematics loosely termed Hilbert functions spaces . It involves the study of various separable Hilbert spaces of holomorphic functions and their operators. These methods have proven fruitful in resolving longstanding open problems, and provide paths to several others yet unresolved. Some of the topics that will be discused are:
(1) The Hardy, Bergman and Dirichlet spaces
(2) Beurling’s characterization of the shift-invariant subspaces
(3) Complex symmetric operators and model spaces
(4) Composition operators and the invariant subspace problem
(5) The Hilbert space of Dirichlet series
(6) The Nyman-Beurling criterion for the Riemann hypothesis
Minicurso 02: Introdução ao Aprendizado de Máquinas usando R
Sala: Sala 253 (Quarta e Quinta) e Sala 150 (Sexta).
Resumo: Esse minicurso tem como objetivo introduzir o conceito de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) e suas principais técnicas com aplicações em exemplos ilustrativos utilizando o software R. O termo Aprendizado de Máquinas ou Machine Learning têm sido um dos mais procurados na atualidade por cientistas e analistas as mais diversas áreas. Com o avanço da capacidade de armazenamento de dados cada vez maior, sugiram também técnicas modernas de predição baseadas em algoritmos capazes de aprender a partir de dados de treinamento e aplicar esse aprendizado em novos dados, conhecidas como Aprendizado de Máquinas. Dentre os tópicos apresentados neste curso, discutiremos dois tipos principais:
(1) Aprendizado supervisionado (regressão e classificação)(2) Aprendizado não-supervisionado (redução de dimensionalidade e agrupamento)
