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 30 de agosto de 2021 - Webinar AMRIGS: IA e Machine Learning no Diagnóstico de Imagem

Data: 30 de agosto de 2021
Horário: 19h
Local: Plataforma Sympla Streaming

Inscrições: https://www.sympla.com.br/ia-e-machine-learning-no-diagnostico-de-imagem__1324471 

Evento online e gratuito.

Palestrantes:

Profa. Dra. Sandra Avila

Professora doutora do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Doutora, com duplo diploma, em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pela Sorbonne Université e pós-doutora pela Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação da UNICAMP. Atuou como Presidente (2015) e Vice-Presidente (2019) do IEEE Women in Engineering (WIE) Seção Sul Brasil. Ganhou os prêmios Inventores da UNICAMP, na categoria Tecnologia Licenciada (2018) e Google Latin America Research Awards (2018, 2019, 2020). Em 2020, foi selecionada para representar o Brasil no BRICS Young Scientists Forum (YSF), na área de Inteligência Artificial. Suas pesquisas estão voltadas para Inteligência Artificial, mais especificamente aprendizado de máquina e visão computacional, com ênfase na saúde, análise de mídias sensíveis, agricultura de precisão e outras aplicações.

Dr. Felipe Kitamura

Head do laboratório de Inteligência Artificial da Dasa, responsável pelo desenvolvimento, validação, integração e monitoramento de algoritmos de Machine Learning na Dasa. Graduado em Medicina na Universidade Federal de Juiz de Fora, mestre em Genética e Biotecnologia pela mesma instituição, residência médica em Radiologia e Diagnóstico por Imagem e Fellow em Neurorradiologia pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Doutor e médico assistente no Departamento de Diagnóstico por Imagem da Universidade Federal de São Paulo. Realiza pesquisas sobre Machine Learning na Radiologia, tendo publicado artigos sobre o assunto. Revisor de periódicos científicos, incluindo o Scientific Reports da Nature Research, Radiology e Radiology: Cardiothoracic Imaging. Vice-editor em treinamento da revista Radiology. Co-chair do subcomitê de educação em machine learning da SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine). Kaggle Master após conquistar três medalhas de ouro, uma de prata e uma de bronze em competições mundiais de desenvolvimento de modelos de Machine Learning para problemas da área da saúde.

Mais informações: (51) 3014-2039 | capacitacao@amrigs.org.br

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