Minicursos Aceitos
Chamada
Os Minicursos do WebMedia introduzem tópicos atuais de pesquisa e tecnologia relacionados ao simpósio, de forma prática e didática. Os minicursos, apresentados em português, devem ter como público alvo estudantes de graduação, pós-graduação e/ou profissionais da área.
Informações aos Autores
As propostas serão para minicursos de 4 (quatro) horas de duração e devem se limitar a 4 (quatro) páginas, incluindo os seguintes itens:
– Resumo do minicurso;
– Indicação de público alvo, com especificação e justificativa de pré-requisitos;
– Sumário com texto explicativo do que será coberto em cada tópico;
– Justificativa do interesse do curso para o público alvo;
– Biografias resumidas dos autores;
– Indicação de qual autor ministrará o curso;
– Recursos audiovisuais necessários. Se precisar laboratório, isso deve ser bem especificado para verificar se haverá algum disponível no local do evento.
Submissão de Proposta
Todos os artigos devem ser submetidos eletronicamente pelo sistema JEMS.
Informações Importantes
Após a seleção das propostas, cada minicurso selecionado deverá produzir o seguinte:
a) Um texto em português entre 35 e 50 páginas que fará parte de um livro eletrônico (pdf) dedicado aos minicursos do evento, com o devido registro de ISBN. Esse livro será distribuído gratuitamente, e deverá ter uma abordagem mais didática. O formato do texto em português deve estar de acordo com o formato da SBC modificado para o Webmedia para capítulos de livros. DOC ou LATEX (contribuição do Professor Marcos Alves Vieira). Clique no link desejado para baixar.
b) Um texto em inglês de 4 páginas com o resumo do capítulo. Esse resumo será disponibilizado na DL (Digital Library) da ACM. O formato do resumo deve estar de acordo com o modelo da ACM.
c) Um texto em inglês entre 25 e 30 páginas, com abordagem mais técnica. Esse texto será publicado como capítulo de livro na Springer após a realização do evento. Esse texto é opcional.
Este ano temos a satisfação de anunciar que a Comissão Especial de Sistemas Multimídia e Web (CE-WebMedia) dispõe de recursos financeiros para fornecer a seguinte ajuda de custo aos autores dos trabalhos selecionados:
– Passagem ida e volta com datas e horários flexíveis;
– Hospedagem (2 diárias)
– Convite para o jantar do evento;
– Almoço (2 dias);
– Outros a definir.
Como em edições anteriores, ao submeterem um trabalho, ao menos um de seus autores deve assumir o compromisso de se inscrever no Simpósio e apresentar o trabalho, caso este seja aceito.
Os trabalhos podem ser escritos em português ou inglês. Trabalhos em português devem incluir abstract em inglês e, opcionalmente, o resumo em português. Os trabalhos aceitos serão publicados em um livro eletrônico (com ISBN).
Os tópicos para submissão dos minicursos são os mesmos da chamada de trabalhos, mas não precisam estar restritos a eles.
Coordenação
Valter Roesler (UFRGS) – Coordenador Geral
Artur Kronbauer (UNIFACS) – Coordenador Local
Contato
valter.roesler@gmail.com
arturhk@gmail.com
Comitê de seleção de minicursos
A definir
Minicursos aceitos
Raoni Kulesza (UFPB), Claudiomar Pereira de Araujo (UFPB), Matheus Lima Moura de Araújo (UFPB), Marcelo Fernandes de Sousa (UFPB) e Aguinaldo Mâcedo Filho (TCE-PB)
Raoni Kulesza (UFPB)
Professor adjunto do Centro de Informática da UFPB e coordenador atual do NPE/LAVID onde ministra disciplinas e coordena projetos na área de aplicações multimídia, inclusive sistemas Web. Doutor em Ciência da Computação pela UFPE, mestre em Eng. Elétrica pela USP e graduado em Ciência da Computação pela UFCG. Trabalha com desenvolvimento de sistemas Web há 20 anos. Já atuou em projetos de desenvolvimento de sistemas Web para comércio eletrônico, gerenciamento de acervo de conteúdo multimídia, gerenciamento de transmissão de vídeo digital, redes sociais e sistemas intensivos de processamento de dados integrados com dispositivos móveis.
Este minicurso apresenta a evolução das arquiteturas de software de sistemas Web desde o seu surgimento até os dias atuais. São apresentados o histórico e comparações dos tipos de modelos de arquitetura e plataformas atuais de desenvolvimento de software baseados em tecnologias no lado do cliente (React JS, Angular JS e Vue Js) e no servidor (Spring e Node.js). Adicionalmente, são discutidas tendências atuais e futuras para sistemas que atendem requisitos de Web 3.0, tais como novos protocolos de comunicação, Microserviços, arquitetura de boilerprates no cliente, programação assíncrona e integração com infraestruturas de computação em nuvem.
Clarissa Castellã Xavier (UFRGS) e Marlo Souza (UFBA)
Clarissa Castellã Xavier (UFRGS)
Clarissa Castellã Xavier começou a pesquisar em Processamento da Linguagem Natural (PNL) em 1999 no Grupo de Pesquisa em PLN da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul e obteve seu PhD em 2014 na mesma instituição. Desde então, trabalhou para empresas multi-culturais em todo o mundo, desenvolvendo ferramentas de processamento de linguagem com foco em mídias sociais e redes. Atualmente é pesquisadora de pós-doutorado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Seu trabalho atual tem como foco a extração semântica de dados na área do transporte urbano a partir de redes sociais. Também é pesquisadora convidada do grupo FORMAS da Universidade Federal da Bahia.
As redes sociais de microblogging, cujo maior exponencial é o Twitter, são uma fonte de informações variadas. Isso se deve à sua natureza, onde pessoas publicam mensagens em tempo real sobre suas opiniões a respeito de diversos tópicos, discutem questões atuais, reclamam e expressam sentimentos em relação a produtos que usam na vida cotidiana. Muitas áreas de investigação buscam extrair informações importantes do grande volume de conteúdo gerado por usuários e livremente disponíveis no Twitter. Contudo, extrair conhecimento acionável e significativo exige um esforço complexo. Os textos dos tweets são geralmente curtos, informais, com muitas abreviações, jargões, gírias e expressões idiomáticas.
Neste curso nosso objetivo é apresentar técnicas de extração de dados semânticos do Twitter, bem como ferramentas que implementam as técnicas apresentadas, visualizando como utilizar na prática estes recursos. Iremos aplicar estas habilidades através da análise de um estudo de caso, permitindo que se pratiqueimportantes habilidades de manuseio de dados, aprendendo como diferentes formas de análise de dados podem ser utilizadas e extraindo insights relevantes a partir de uma aplicação do mundo real.
Antonio Busson (PUC-Rio), André Damasceno (PUC-Rio), Lucas Figueiredo (PUC-Rio), Gabriel dos Santos (DeVry), Sérgio Colcher (PUC-Rio) e Ruy Milidiú (PUC-Rio)
Antonio Busson
Possui graduação (2012) e mestrado (2015) em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Maranhão. Atualmente é doutorando em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e trabalha como pesquisador associado ao laboratório Telemídia/PUC-Rio. Seus interesses de pesquisa incluem: sistemas multimídia/hipermídia, modelos de hiperdocumentos e reconhecimento de padrões.
A disponibilidade de massivos volumes de dados somado ao aumento do poder computacional tornou possível a criação de métodos de Machine Learning mais precisos, provocando significativos avanços nas áreas de processamento de linguagem natural, visão e audição computacional. Tais avanços refletem em novas funcionalidades cognitivas (e.g. aprendizagem, reconhecimento, detecção) que podem ser incorporadas em aplicações multimídia, dessa forma, permitindo a criação de novos mecanismos para uso das mídias, além do uso tradicional (e.g. captura, transmissão e apresentação). Métodos baseados em DeepLearning se tornaram o estado-da-arte em muitos problemas do domínio da Multimídia. Este minicurso tem como foco apresentar os fundamentos e tecnologias para desenvolver tais modelos de Deep Learning. Em especial, o minicurso prepara o participante para: (1) entender e desenvolver redes neurais profundas, redes neurais convolucionais (CNN), e redes neurais recorrentes (LSTM/GRU); (2) aplicar os modelos de DeepLearning para resolver problemas do domínio da multimídia: classificação de imagens, reconhecimento facial, detecção de objetos e classificação de cenas de vídeo. A linguagem de programação Python é apresentada em conjunto com a biblioteca TensorFlow para implementação dos modelos de Deep Learning durante o curso.
Daniel G. Costa (UEFS)
Daniel G. Costa
O prof. Dr. Daniel G. Costa, professor Adjunto da Universidade Estadual de Feira de Santana, possui doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação, mestrado em Engenharia Elétrica e graduações em Engenharia de Computação e Tecnologia em Informática. Coordena o LARA, Laboratório de Aplicações e Redes Avançadas, realizando pesquisas na área de redes multimídia, redes móveis, internet das coisas e cidades inteligentes. Em mais de 10 anos de atuação, o prof. Daniel acumula uma extensa lista de publicações científicas relevantes e orientações de importantes trabalhos, com destaque para temas ligados à transmissão de dados multimídia.
O desenvolvimento de dispositivos eletrônicos miniaturizados, com cada vez maior capacidade de processamento e comunicação, vem permitindo o surgimento de novos escopos de sistemas interligados, com destaque para a Internet das Coisas (IoT). Nesse cenário, com o advento de plataformas embarcadas para o desenvolvimento de dispositivos eletrônicos genéricos, como o Raspberry Pi, é possível criar dispositivos multimídia de monitoramento de forma facilitada. Dessa maneira, pode-se desenvolver aplicações multimídia de baixo custo para a Internet das Coisas, porém há diversos detalhes de configuração e operação desses dispositivos que devem ser conhecidos. Este minicurso pretende abordar o desenvolvimento de sensores multimídia utilizando a plataforma Raspberry Pi, com foco na construção de sensores com câmera, apresentando as principais configurações para diversos tipos de monitoramento. Adicionalmente, a transmissão de dados visuais será abordada, bem como detalhes iniciais para a construção de redes de sensores visuais sem fio no contexto de IoT.
Natércia A. Batista (UFMG), Michele A. Brandão (UFMG), Michele Brito (UFMG), Daniel H. Dalip(CEFET-MG) e Mirella M. Moro (UFMG)
Michele A. Brandão (UFMG), Daniel H. Dalip (CEFET-MG) e Mirella M. Moro (UFMG)
Atividades de coleta, integração e pré-processamento representam diferentes desafios para pessoas que necessitam de lidar com dados extraídos da Web por serem heterogêneos e não estruturados. Ademais, existem diferentes fontes de dados na Web que podem ser sites e aplicativos, mídias e redes sociais e até mesmo bancos (ou bases) de dados já construídos e disponibilizados. Considerar dados dessas diferentes fontes pode parecer irrelevante quando avaliados de forma isolada. Entretanto, quando combinados, conhecimentos novos, integrados e úteis podem ser descobertos. Tais dados podem ser aplicados na solução de problemas em diferentes campos, como sistemas inteligentes, ao permitir a ampliação dos dados utilizados como treinamento; marketing, ao possibilitar a identificação de público alvo; sistemas de recomendação, ao viabilizar a construção do perfil de usuários, entre muitos outros.
Nesse contexto, coletar, integrar e pré-processar dados adequadamente de múltiplas fontes permite a criação de conjuntos de dados enriquecidos que possibilitam a solução de problemas reais. Assim, este minicurso aborda essas três tarefas e apresenta seus principais desafios.
Leandro Andrade (UFBA), Cleber Lira (IFBA), Brenno Mello (UFBA), Andressa Andrade (UFBA), Antonio Coutinho (UEFS), Jeferson Lima (UFBA), Ramon Costa(UFBA), Fabíola Greve (UFBA) e Cássio Prazeres (UFBA)
Leandro Andrade (UFBA), Cleber Lira (IFBA), Andressa Andrade (UFBA), Antonio Coutinho (UEFS), Cássio Prazeres (UFBA)
A Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) tem avançado no desenvolvimento de novas arquiteturas, plataformas e aplicações. Esses progressos têm resultado na criação de diferentes ecossistemas, dificultando o desenvolvimento e a integração de aplicações. O objetivo desse minicurso é oferecer a alunos de graduação, pós-graduação e pesquisadores uma visão prática da IoT através de um cenário real no desenvolvimento de ambientes inteligentes. Com esse propósito, será apresentado a plataforma SOFT-IoT, que utiliza o conceito de Névoa das Coisas para explorar a capacidade de processamento, armazenamento e acesso nos dispositivos locais e na nuvem. O minicurso prepara os participantes para desenvolvimento de sistemas IoT em aplicações de domínio específico ou independente. Serão abordados tópicos como: configuração de sensores IoT (e.g. Sonoff, arduino); configuração de gateway IoT, servidor de borda e nuvem; implantação de serviços web; enriquecimento semântico dos dados; e segurança em sistemas IoT.
MC7 – ANGULAR: One framework. Mobile & desktop (Minicurso Convidado)
Fabio de Jesus Lima Gomes (IFPI)