Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 23/09/2020 às 16h:00m

17/09/2020 14:12

Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM)

Título: Aplicação de Aprendizado de Máquina na classificação de microplásticos no oceano

Palestrantes:Henrique de Medeiros Back (Doutorando PGMAT/UFSC) e Edson Cilos Vargas Júnior (MTM/UFSC)

Resumo: Devido à inúmeras vantagens na utilização de polímeros, esses materiais são amplamente utilizados, desde componentes industriais a objetos de consumo diário, principalmente os descartáveis. Em consequência disso, muitos resíduos são produzidos e não são adequadamente geridos. Assim, o lixo plástico acumula na natureza, degrada-se em microplásticos e afeta negativamente os ecossistemas. Nesse contexto, o estudo e caracterização de microplásticos têm importância fundamental para melhor compreender a procedência, o destino e os impactos desse poluente na natureza. Todavia, o processo de análise convencional que consiste em busca por similaridade em bibliotecas espectrais e análise visual de um expert é laborioso e pouco preciso, reduzindo a quantidade e a qualidade de informações disponíveis.  Assim, este trabalho visa comparar diversos modelos de machine learning  para análise dos dados de Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (FTIR), com o intuito de classificar polímeros de maneira mais rápida e com maior confiabilidade. Com a aplicação de uma metodologia e de princípios de aprendizado de máquina, escolhemos o modelo que demonstra o melhor desempenho, comparando os resultados com trabalhos anteriores.

Local: O link da palestra será divulgado no site do GEAM.

Data: Quarta-feira, dia 23 de Setembro de 2020

Horário: Das 16h às 17h.

E. Krukoski
Tags: Aprendizado de MáquinaEdson Cilos Vargas JúniorHenrique de Medeiros Backmicroplásticos no oceano

Colóquio do Departamento de Matemática – 18/09/2020 às 14h:20m

17/09/2020 13:38

Colóquio do Departamento de Matemática

Título: Topological derivative based methods for inverse multiple scattering problems

Palestrante: Prof. Maria-Luisa Rapun

Abstract: Solving inverse scattering problems related with the recovery of the location, size and shape of defects embedded in a medium has attracted a lot of attention in recent years. The problem is of paramount interest in a variety of fields, including medical imaging non-destructive testing of materials, geophysical exploration, radar imaging and antenna design.
In this talk we present numerical methods based on topological derivative computations for the detection and characterization of multiple scatterers
both in acoustic and in electromagnetic problems. The idea behind the method is to generate an indicator function able to classify each point of the region of interest as either belonging to the background medium or to an object, without any a priori assumption about the number, size, shape or location of the objects. Numerical tests illustrating the viability of the techniques in different situations including the simultaneous reconstruction of objects of different sizes, and fairly demanding measurement configurations with a very reduced number of receivers and incidence directions will be shown.

Maria-Luisa é professora do Departamento de Matemática aplicada à engenharia aeroespacial. Suas áreas de especialidade são matemática aplicada, teoria de espalhamento, espalhamento inverso, derivadas topológicas: http://www.dmaia.upm.es/en/

A palestra terá duração de 50min e será transmitida ao vivo pelo YouTube:
https://www.youtube.com/channel/UCEf492F1FZBoGhdioWGytpA/

A audiência eh fortemente encorajada a interagir, enviando perguntas/comentários pelo chat do YouTube durante a palestra.

E. Krukoski
Tags: derivadas topológicasMaria-Luisa RapunMatematica AplicadaTopologia

RESULTADO FINAL PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020 EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

02/09/2020 15:41

SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
E-Mail: mtm@contato.ufsc.br  T: (48) 3721 3657

PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020
EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

Edital: EDITAL 02/MTM/UFSC/2020

Resultado Final:

– Leandro Batista Morgado: 10 pontos
– Paulinho Demeneghi: 10 pontos
– Raphael Falcão da Hora : 10 pontos

Link: Resultado_final_2020.2_assinado

Vagas de monitoria de matemática para 7 disciplinas! Inscrições abertas até o dia 01/09/2020

26/08/2020 16:43

O Departamento de Matemática do Centro de Ciências Físicas e Matemáticas (CFM) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) oferece vagas de monitoria para sete disciplinas.

Os estudantes interessados devem se inscrever <AQUI>

A seleção será feita baseada na nota da disciplina de interesse, verificando-se o histórico escolar do estudante. Para comprovar a nota, o candidato deve enviar o seu histórico escolar para o email mtm@contato.ufsc.br.

As inscrições estão abertas até o dia 01/09.

As disciplinas que terão vagas de monitoria são:

  • MTM3101 – Cálculo 1;
  • MTM3102 – Cálculo 2;
  • MTM3103 – Cálculo 3;
  • MTM3104 – Cálculo 4;
  • MTM3111/5512 – Geometria Analítica;
  • MTM3112/5245 – Álgebra Linear e
  • MTM 3561 – Matemática Financeira.
E. Krukoski
Tags: Álgebra Linearbolsas de monitoriaCálculoGeometria AnalíticaMatemáticaMatemática Financeiravagas

Planos de Ensino Remoto das disciplinas MTMxxxx durante a pandemia

20/08/2020 11:46

Devida a pandemia de COVID-19, os planos de ensino tiveram modificações para o ensino remoto das disciplinas oferecida pelo Departamento de Matemática. Todas as disciplinas de prefixo MTMxxxx oferecidas em 2020-1 pelo departamento tiveram seus planos de ensino modificados para se adaptar ao ensino remoto e ficar de acordo com o artigo 15 da Resolução 140/2020/Cun.

Criada, pelo Departamento de Matemática, a Comissão para Aprovação dos Planos de Ensino 2020/1 para avaliar os planos submetido pelos docentes e/ou coordenadores das disciplina, os Planos de Ensino Remoto aprovados ficarão a disposição <AQUI>.

Planos de Ensino Remoto 2020-1

E. Krukoski

 

Tags: 2020-1MatemáticaMTMPlanos de EnsinoRemoto

RESULTADO DA PRIMEIRA ETAPA DO PROCESSO SELETIVO Nº 02/MTM/UFSC/2020 SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

09/07/2020 08:00

SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
E-Mail: mtm@contato.ufsc.br  T: (48) 3721 3657

PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020
EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

Edital: EDITAL 02/MTM/UFSC/2020

Resultados:

– Leandro Batista Morgado: 14 pontos
– Paulinho Demeneghi: 9 pontos
– Raphael Falcão da Hora : 7 pontos

Candidatos com pontuação maior ou igual a 4 (quatro) passam à segunda etapa do processo seletivo.

Resultado: Resultado_primeira_etapadocx-processo_seletivo_semestre20.2_assinado

Curso de Extensão: Computação Científica e Ciência de Dados em Python

02/07/2020 09:26

O Instituto de Matemática e Estatística da UFRGS está organizando um curso de Computação científica e ciência de dados em Python:

Link para o site

O Python é linguagem de programação de propósito geral, de alto nível, orientada por objetos e bastante moderna. Tem sido amplamente usada em diversas áreas. Sua aplicação em problemas matemáticos só cresce. O ranking geral de linguagens de programação da IEEE coloca o Python em primeiro lugar, tendo ultrapassado as gigantes Java, C, C++ e R. O interesse científico pela linguagem fica evidente quando ela fica em segundo lugar no ranking de pesquisas no IEEE Xplore, perdendo apenas para a linguagem C.  Numa classificação menos acadêmica e mais comercial, ela tem ficado em terceiro lugar no Tiobe, na frente de C++ e C#,  perdendo apenas para as hors-concours Java e C, que têm disputado o primeiro lugar desde 2001, quando o índice foi criado, lá é também possível ver a evolução da popularidade ao longo do tempo.

RESULTADO do Processo Seletivo de Professor Formador do Ensino a Distância

23/03/2020 17:36

RESULTADO FINAL DO PROCESSO SELETIVO Nº 01/MTM/UFSC/2020

SELEÇÃO DE PROFESSORES FORMADORES PARA O PRIMEIRO SEMESTRE DE 2020

CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA – EAD

DISCIPLINAS:

  • MTM 9902 – Álgebra Linear II,
  • MTM 9203 – Cálculo II e
  • MTM 9301 – Álgebra I

RESULTADO FINAL:

Os professores selecionados foram:

  • Leandro Morgado: 10 pontos
  • Cleverson Roberto da Luz: 5 pontos
  • Fábio Junior Margotti: 3,75 pontos

 

Florianópolis, 19 de março de 2020

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Prof. Aldrovando Luís Azeredo Araújo
Coordenador do Curso de Licenciatura em Matemática – EAD

E. Krukoski
Tags: Ensino a DistânciaPROCESSO SELETIVORESULTADO FINAL