A inteligência artificial (IA) está a revolucionar o mundo da previsão. Esta fornece ferramentas poderosas para analisar conjuntos de dados complexos e fazer previsões com uma precisão sem precedentes. A previsão de séries temporais, em particular, é uma área-chave onde a IA tem demonstrado resultados notáveis, o que ajuda as empresas e as organizações a tomarem melhores decisões com base em tendências passadas e futuras.

Neste seminário, explorámos diferentes abordagens baseadas em IA para a previsão de séries temporais e discutimos as suas aplicações e benefícios.

Os participantes juntaram-se a este seminário para aprender como a IA pode ajudar a desbloquear novos insights e otimizar as suas estratégias de previsão.

Paulo S. G. de Mattos Neto obteve o grau de doutor em ciência da computação pelo Centro de Informática (CIn), Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Recife, Brasil, em 2012. Em 2014, juntou-se ao CIn/UFPE, onde é atualmente professor, membro do Grupo de Inteligência Computacional e coordenador do curso de pós-graduação em Ciência de Dados. É autor ou coautor de artigos em revistas científicas e conferências sobre redes neurais e previsão de séries temporais em várias aplicações, como energia renovável, meio ambiente, saúde e finanças. É membro sénior do IEEE e da Sociedade Brasileira de Computação. Os seus interesses de pesquisa atuais incluem modelagem de séries temporais, redes neurais artificiais, aprendizagem em conjunto e sistemas de previsão múltiplos.

A sessão realizou-se na Sala Executivos 4 do Colégio Almada Negreiros, situado no Campus de Campolide.

Transportes
Metro: S. Sebastião (Linha Azul e Linha Vermelha); Praça de Espanha (Linha Azul)
Carris: 701, 713, 716, 726, 742, 746, 756, 758, 770