Heitor S. Ramos é professor associado do Departamento de Ciência da Computacão da Universidade Federal de Minas Gerais (DCC/UFMG). Possui doutorado em ciência da computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2012), mestrado em modelagem computacional pela Universidade Federal de Alagoas (2006) e graduação em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Paraíba (1997). Seus interesses em pesquisa estão nas áreas de aprendizado federado, Interent das coisas, computação ubíquia e pervasiva, computação móvel, redes ad hoc e redes veiculares. (Fonte: Currículo Lattes)
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O projeto de pesquisa denominado Quantifying Uncertainty in Adversarial Federated Learning visa analisar e propor novas abordagens para modelos de aprendizado de máquina distribuído que mantêm restrições de privacidade e segurança. O Aprendizado Federado (FL) é uma abordagem promissora para treinar modelos de aprendizado de máquina de forma colaborativa em dados espalhados em dispositivos…
Este projeto tem como objetivo a investigação científica na área de Computação Urbana, onde serão propostos novos métodos de análise de dados de sensoriamento social (sensoriamento participativo, análise de redes sociais e sensoriamento oportunístico) e sensoriamento remoto no contexto de ambientes urbanos. Inicialmente, investigaremos novas formas de representação das séries temporais co…
Este projeto pretende responder a seguinte questão: "É possível adquirir informações relevantes, capazes de prover conhecimentos valiosos para a caracterização de séries temporais?". A caracterização de séries temporais é um estudo interdisciplinar e com grande escopo de aplicações no mundo real, visto que, em nosso universo, a maioria dos fenômenos podem ser descritos através de uma comp…
CV Lattes
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