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QTDEI -Palestra "Aprendizagem automática e apoio à decisão em sistemas de energia"

No próximo dia 10 de maio (terça-feira), às 19h00, o DEI convida à participação na Palestra – “Aprendizagem automática e apoio à decisão em sistemas de energia”.

Com o crescente interesse da indústria em soluções relacionadas com inteligência artificial, tem sido potenciado o desenvolvimento de novos modelos e métodos, capazes de dar resposta aos novos desafios.

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QTDEI - AI Master Class - "IA na Saúde: Onde termina o hype e começa a realidade?"

No dia 13 de Abril (quarta-feira), às 21h30, o DEI convida à participação em mais uma AI Master Class, desta vez sobre o tema "IA na Saúde: Onde termina o hype e começa a realidade?".

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QTDEI - "Getting Results with Process Improvements – Research and Practice"

No dia 1 de abril (sexta-feira), às 20h, o DEI convida à participação em mais uma palestra QTDEI, desta vez sobre o tema "Getting Results with Process Improvements – Research and Practice".

Nesta palestra Isabel Margarido vai apresentar os desafios de implementar e melhorar processos; alguns resultados de investigação nesta área, referentes a implementações feitas; e boas práticas que permitam alcançar melhorias no desempenho das organizações.

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Hands-On University Smartification through Internet of Things (IoT) and Augmented Reality (AR)

A sessão Hands On: University Smartification through Internet of Things (IoT) and Augmented Reality (AR) irá abordar os desafios com que com que a sociedade, em geral, é diariamente confrontada e quais os contributos que a Internet of Things (IoT) pode fornecer para colmatar alguns desses desafios e, em particular, ajudar e facilitar a ambientação dos alunos no contexto universitário.

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Hands-On Machine Learning

In this session you will be introduced to the very basics of Machine Learning, focusing on a hands-on approach. You will be given a telco dataset and together with Celfocus team you will code your way into your first classification Model, starting from analysing the dataset into analysing the first metrics of your model, as our teams regularly do (considering the simplicity of the use case).

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