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Já ouviu falar em Machine Learning, modelagem matemática, sinais neurais? Parecem coisas complicadas e distantes demais do cotidiano? Sabia que essas técnicas podem ser aplicadas a pesquisas tão aplicadas como para entender mais os processos atencionais de estudantes?
A conversa dessa vez conta com a presença de Amanda Yumi Ambriola Oku, graduada em licenciatura em matemática pelo Instituto de Matemática e Estatística, atualmente está no Doutorado em Engenharia da Informação na UFABC, atuando na área de Sistemas Inteligentes, Machine Learning e dados neurais. Irá compartilhar conosco os resultados preliminares de seu último estudo completo com fNIRS: Implementação de dois algoritmos de aprendizagem de máquinas para predição de acertos e erros de alunos em exercícios de uma aula a distância.
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