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Atividade
| 114336 - Análise de Dados Multimídia Big Data |
| Data da turma: | 09/10/2023
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| Descrição: | Resumo:
Sistemas cotidianos que produzem, exibem e compartilham conteúdo multimídia são atualmente acessíveis via as mais diferentes plataformas, fazendo com que o volume de dados aumente continuamente a taxas alarmantes. Surge então a necessidade de tratar computacionalmente esses grandes volumes de dados. Em áreas correlatas (como Multimedia Big Data, Ciência de Dados e Recuperação de Informação Multimídia) um pré-requisito comum é a Análise Multimídia em Big Data, onde o objetivo é encontrar um modo mais compacto de representar o conteúdo e que seja, ao mesmo tempo, representativo da informação original. Ao analisar conteúdo multimídia existe a dificuldade adicional das diferentes modalidades dos dados (visual, auditiva e textual, por exemplo), que devem ser tratadas em conjunto objetivando melhoria de resultados dos serviços associados (Recomendação de Músicas ou Vídeos, Sumarização, Recuperação de Informação, entre outros). Este curso aborda ferramentas e técnicas para extração, indexação, processamento e representação de conteúdo multimídia multimodal. As técnicas são exemplificadas em OpenCV Python, podendo ser aplicadas a diferentes conteúdos (imagens, áudio, texto e vídeo) e contextos (como os de Netflix, Google e YouTube), motivando pesquisadores e desenvolvedores. Referências: - Pouyanfar, S., Yang, Y., Chen, S., Shyu, M. and Iyengar, S. S. 2018. Multimedia Big Data Analytics: A Survey. ACM Comput. Surv. 51, 1, Article 10 (January 2018), 34 pages. DOI: https://doi.org/10.1145/3150226. - Vrochidis, S.; Huet, B.; Chang, E. Y.; Kompatsiaris, I. (Eds). Big Data Analytics for Large-Scale Multimedia Search. Wiley, 2019, 1st Edition. ISBN-13: 978-1119376972. - Blanken, H.; de Vries, A. P.; Blok, H. E.; Feng, L. Multimedia Retrieval. Springer, 2007. ISBN: 978-3-540-72894-8. - Aggarwal, C. C. Recommender Systems: The Textbook. Springer, 2016. ISBN 978-3-319-29657-9. - Artigos selecionados de conferências e periódicos da área, como ACM Multimedia, IEEE MultiMedia, Pattern Recognition Letters e ACM RecSys. |
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| Carga Horária: |
3 horas |
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| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 300 | ||||
| Ministrantes: |
Rudinei Goularte |
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