Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the updraftplus domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /home3/acmiteao/public_html/wp-includes/functions.php on line 6114
Machine Learning - Academia Cearense de Matemática

Machine Learning

na Clínica Médica de pequenos animais

Inscrições: https://forms.gle/kvgc48pDidC6SF2i6
Informações: acm@acm-itea.org

Métodos baseados em inteligência artificial (IA) têm se tornado ferramentas importantespara transformar a assistência médica e seu desenvolvimento está avançando cada dia maisrapidamente.

Com a utilização de dados digitalizados, aprendizado de máquina e infraestrutura de computação, as tecnologias de Inteligência Artificial (IA) estão se expandindo para áreas que antes eram impensadas.


Pelo fato dos algoritmos serem capazes de encontrar padrões ocultos em tipos variados de dados é importante que conheçamos esses algoritmos e suas aplicações e o quanto eles são importantes na área da saúde, inclusive na medicina veterinária, contribuindo para avanços em pesquisas e, consequentemente, para uma vida mais longeva, saudável e feliz para os animais.

Vitória Souza

Médica-veterinária, mestranda em Ciências na área de Patologia Experimental e Comparada (FMVZ/USP), cursando MBA em Data Science e Analytics (ESALQ/USP), com residência em Clínica Médica e Cirúrgica de Grandes Animais- Ruminantes (FMVZ/USP).

Membro do Comitê de Educação da Association for Veterinary Informatics (AVI) e do Comitê de Website e Mídias Sociais da Evidence-Based Veterinary Medicine Association (EBVMA).

Experiência em análises de dados, estatística, ensaios clínicos, além da produção de revisões sistemáticas e metanálises.


http://lattes.cnpq.br/5781710080056738

Deixe um comentário

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.