Loïc Pascal Gilles Cerf
Áreas de Pesquisa: Formação Acadêmica:
Doutor, INSA-Lyon, França, 2010
Ramal: 7589
lcerf@dcc.ufmg.br
Página pessoal
Lattes
Google scholar
Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 11/09/2023ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3597-0264Nome em citações bibliográficas: Cerf, Loïc;CERF, LOÏC
Projetos de pesquisa em andamento
| 2021 a Atual | Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde O Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde) visa a pesquisa e o desenvolvimento de soluções avançadas de inteligência artificial (IA), capazes de auxiliar profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças, e orientar gestores de saúde na programação de ações de prevenção e organização da assistência à saúde. Isso permitirá a otimização dos recursos e melhora da atenção à saúde da população no Brasil. O CIIA-Saúde compreende 10 universidades e quatro empresas. Sua estrutura se baseia em cinco eixos fundamentais: 1) prevenção e qualidade de vida; 2) diagnóstico, prognóstico e rastreamento; 3) medicina terapêutica e personalizada; 4) sistemas de saúde e gestão; e 5) epidemias e desastres. A partir desses eixos, o foco das pesquisas em IA concentram-se em: i) Ética e Valores Humanos, ii) Modelos e Algoritmos, iii) Gerenciamento e Engenharia de Dados, e iv) Sistemas Computacionais. Dentre os resultados esperados do CIIA-Saúde estão a formação de doutores e mestres em novas áreas da IA, a capacitação de colaboradores nas empresas, o desenvolvimento de protótipos, a publicação de artigos científicos e a criação de startups intensivas em IA, bem como a transferência de tecnologia e know-how para o mercado. O Centro terá uma intensa atividade internacional, através da colaboração com pesquisadores e instituições de excelência na pesquisa em IA e saúde. Integrantes: Virgílio Augusto Fernandes de Almeida (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf. |
Projetos de desenvolvimento em andamento
| 2020 a Atual | Projeto Capacidades Analíticas - Fase 3 MPMG Consultoria técnica especializada para prestação de serviços de pesquisa e desenvolvimento na área da Inteligência Artificial Aplicada e soluções de Big Data, vinculada ao escopo do Programa de Capacidades Analíticas do MPMG, incluindo transferência de conhecimento, por meio de mentoring e operação assistida. Integrantes: Wagner Meira Jr. (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Adriano Veloso, Virgílio Augusto Fernandes de Almeida, Alberto Henrique Frade Laender, Raquel Cardoso de Melo-Minardi, Gisele Lobo Pappa, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Jussara Marques de Almeida, Marcos Andre Gonçalves, Raquel de Oliveira Prates, Clodoveu Augusto Davis Jr., Ana Paula Couto da Silva, Fabrício Benevenuto de Souza, Rodrygo Luis Teodoro Santos, José Marcos da Silva Nogueira, Daniel Fernandes Macedo, Jefersson Alex dos Santos, Anisio Mendes Lacerda, George Luiz Medeiros Teodoro, Renato Vimieiro, Adriana Pagano, Gabriel Coutinho, Regina Helena Silva. |
Últimas publicações
Artigos em periódicos
Developing Biceps to completely compute in subquadratic time a new generic type of bicluster in dense and sparse matrices2022. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Climbing the Hill with ILP to Grow Patterns in Fuzzy Tensors
2020. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL INTELLIGENCE SYSTEMS.
Mining skypatterns in fuzzy tensors2019. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Closed patterns meet -ary relations2009. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.
Trabalhos completos em congressos
Enforcement of Minimal Size and Area Constraints before and while Mining Patterns in Fuzzy Tensors2023. ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing.
Summarizing Fuzzy Tensors with Sub-Tensors
2023. ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing.
Bigfoot Climbing the Hill with ILP to Grow Patterns in Fuzzy Tensors
2019. Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology. 2
Mining High-Utility Patterns in Uncertain Tensors
2018. International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems. 3
Padrões de Alta Utilidade em Relações n-árias Fuzzy
2015. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 4
Complete Discovery of High-Quality Patterns in Large Numerical Tensors2014. IEEE International Conference on Data Engineering.
A Lossless Data Reduction for Mining Constrained Patterns in n-ary Relations2014. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Resumos expandidos em congressos
Resumos em congressos
A New Approach for Sampling Descriptors in 4D-QSAR Methodology Using Computational Geometry2017. Simpósio Brasileiro de Química Teórica.
Veja todas as publicações no Currículo Lattes