Kursthemen

  • Aula 1

    • Parte 1 - Apresentação da disciplina

      • docentes, programa, questões operacionais


    • Parte 2 - Mesa Redonda: Agronegócio -  desafios e evolução pela TI e IA

        • Convidado: Eng. Rodrigo Tsukahara - Fundação ABC

        • Debatedores do C4AI AgriBio

  • Aula 2

    • Parte 1 - Agricultura Digital e Inteligência Artificial

      • Prof. A. Saraiva

      • Resumo: Conceitos, fundamentos e evolução da TI na agricultura: Agricultura Digital. Exemplos de IA na Agricultura Digital. 


    • Parte 2 - Desafios tecnológicos para Inteligência Artificial no Agronegócio Sustentável - AgriBio

      • Prof. F. Osório

      • Resumo: Dados heterogêneos, XAI (IA explicável - eXplainable AI), IA de estreita a ampla, Representação de conhecimento + Aprendizado de máquina, Tomada de decisão.


  • Aula 3

    • Análise de Redes com exemplos em Alimentação Escolar 

      • Prof. Evandro M Saidel Ribeiro

      • Profa. Uiara Bandineli Montedo

    Resumo: O Programa Nacional de Alimentação Escolar - PNAE. Análise de Redes, Graph Analytics. Utilização de software para análise de redes (Gephi).

    • Foreword

      The COVID-19 pandemic has turned our world upside down in recent months, and the social and economic impacts of this global health crisis have been profound. Sadly, as is often the case, children are among those who have been hardest hit as the virus has swept around the globe. 

      An entire generation has had their education disrupted due to school closures: at the peak of the first wave, around 1.6 billion children and young people were locked out of the classroom. Even today, over 500 million have still not resumed their education. 

      ...

      WFP is fully committed to working with our partners to ensure that no child, regardless of where they live, goes to school hungry – or worse, doesn’t go to school at all. After the turmoil of recent months, we must seize the opportunity to start building the better world we all want to see. It is time to work together, in partnership, to achieve it.

      David Beasley
      Executive Director
      World Food Programme

    • This report is an attempt to share and learn from each other what works best in school feeding programmes around the world so that governments may explore their life-changing potential to nourish young bodies and minds in classrooms everywhere, particularly in the world’s poorest and most challenged communities.

  • Aula 4

    • Modelos de Clima, Risco e Impactos no AgriBio

      • Prof. E. M Mendiondo e Roberto Fray 

      • Resumo: Modelos hidrológicos e de predição de secas e enchentes baseados em conhecimento do domínio para análise de risco, composição de indicadores para definição de seguro e crédito. Perspectivas para o desenvolvimento de Inteligência Artificial na área.


  • Aula 5

    • Integração de Dados de Clima e Alimentos

      • Roberto Fray,  A Saraiva, Wilian Costa, Bruno Albertini

      • Resumo: Métodos eficientes para tratamento e integração de dados multidimensionais e de múltiplas resoluções, considerando dependências espaciais.


  • Aula 6

    • Modelagem orientada a dados na produtividade de alimentos em escala de fazendas 

      • Thomas Martin , Evandro Saidel

    Resumo: Métodos para extrapolação da resolução original dos dados para integração com informações de produção de alimentos na escala das propriedades rurais.

  • Aula 7

    • Modelagem orientada a dados para análise de estresse hídrico em ecossistemas: estudo de caso do Pantanal

      • Patrícia Marques, Carlos Maciel

    Resumo: Integração, tratamento de dados de fontes heterogêneas e construção de modelos, tanto baseados em conhecimento de especialistas quanto orientados a dados, para o mapeando do estresse hídrico de ecossistemas. Exemplos com dados do Pantanal.

  • Aula 8

    • Parte 1 - Otimização multi-objetivo e modelos de múltiplos riscos ambientais aplicados à agricultura 

      • Roberto Fray, A Delbem e M Mendiondo

      • Resumo: Modelos baseados em conhecimento e orientados a dados para modelagem de diversos fenômenos de forma integrada para tomada de decisão multicritério, por múltiplos indicadores. 


    • Parte 2 - Relevância de modelos estruturais causais na resiliência de redes do AgriBio

      • Prof. A Delbem

      • Resumo:  Modelagem automática de redes de larga-escala a partir dos dados, identificação de relações fortes, causais, correspondências com multicritérios. Exemplos e aplicações no AgriBio e outros sistemas complexos do mundo real.


  • Aula 9

    • Parte 1 - Infraestrutura para integração de dados e software 

      • Fernando Corrêa, Julio Estrella

      • Resumo: Construção, manutenção e evolução de bases de dados heterogêneas no AgriBio para pesquisa, desenvolvimento e inovação. Padronização, normatização, metadados e ontologias.  


    • Parte 2 - Heterogeneidade de dados de commodities

      • Profa. Solange Rezende, Rafael Rossi

      • Resumo: Integração e análise de fontes de dados heterogêneos oficiais e de sensores web por métodos inteligentes.


  • Aula 10

    • Aula de Fechamento

      • Professores A Saraiva, A Delbem e E M Mendiondo

      • Resumo: Revisão das aulas, síntese e perspectivas da área.