Introdução ao Julia
Biografia: Docente na Universidade Lusófona. Foi pós-doc na FCiências. Completou o Doutoramento em Matemática em 2018, pela Università degli Studi Roma Tre e pela Université de Strasbourg. Anteriormente, obteve a Laurea Magistrale em Matemática em 2014 pela Università degli Studi di Palermo, e o Bacharelado (1º ciclo) em Matemática em 2012. Trabalha na área das Ciências Exatas, com ênfase em Matemática Pura.
Biografia: Tenho formação em física matemática e graduei-me no Departamento de Física da La Sapienza. Obti um doutoramento em Matemática, concedido pelo GSSI/SISSA. Na Academia, trabalhei no IST em Lisboa, na SNS em Pisa e na LUISS em Roma. Na área da Tecnologia, trabalhei como HPC Data Engineer no Departamento de Supercomputação do CINECA. Atualmente, trabalho como Docente/Investigador na ULusófona de Lisboa.
Neste trabalho, apresentamos a linguagem Julia, uma ferramenta moderna e de alta performance com um ecossistema robusto para a Ciência de Dados. Além de expor as suas características principais, discutimos como se diferencia das linguagens mais populares, como C e Python. Como aplicação prática, utilizamos o algoritmo k-Nearest Neighbors (kNN, possivelmente o método mais antigo de Machine Learning) na classificação de imagens de dígitos manuscritos. Por fim, analisamos as limitações matemáticas e os desafios inerentes a este algoritmo.
Documentação
Participantes
2 vagas / 18 inscritos
Sala
F.2.6
Horário
10/Mar 10:30-11:30
Fotografias
