34º Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes

Data

17 a 21 de nov 24

Local

Universidade Federal do Pará, Prédio das Pós-Graduações do Instituto de Tecnologia, Rua Augusto Corrêa, 01 – Guamá, Belém – PA, 66075-110.

Call for papers

14º Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional

CTDIAC 2024

A 14º edição do Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) é um evento satélite do XIII Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS), que ocorrerá de 18 a 21 de Novembro de 2024, em Belém, Pará.

Como nos anos anteriores, o evento visa reconhecer e premiar os melhores trabalhos de mestrado e doutorado na área defendidos em universidades brasileiras no período de agosto de 2022 (inclusive) a julho de 2024 (inclusive).

CANDIDATURA

O CTDIAC espera trabalhos concluídos, originais e com impacto científico potencial. Candidaturas devem incluir dois arquivos em PDF: um contendo a tese/dissertação e outro contendo um artigo que resuma a tese/dissertação e enfatize as contribuições mais relevantes da pesquisa e de trabalhos derivados. 

O artigo deve conter a seguinte informação na primeira página:

  • Nome da pessoa candidata
  • Instituição emissora do título
  • Nome de orientadores e co-orientadores
  • Trilha (MSc or PhD)
  • Data da defesa ou apresentação oral
  • Membros da banca de defesa
  • Link para versão da monografia na íntegra (escrita em inglês ou em português)
  • Ponteiros para trabalhos derivados
  • Link para o perfil do Google Scholar

Os artigos  podem ser escritos em inglês ou português e não devem ultrapassar o limite de 10 páginas, incluindo título, tabelas e figuras (excluindo referências e apêndice, este último é opcional, mas se incluído, não deve ultrapassar 3 páginas). O artigo deve conformar com o  Latex Template (Português).

Os envios que excederem o limite máximo de páginas ou que violarem as diretrizes de formatação serão retirados do processo sem revisão.

Processo decisório PROCESSO DECISÓRIO

O concurso é composto de duas fases. Na primeira, as candidaturas são avaliadas por um comitê de programa composto de pares, com foco no artigo resumido enviado. As candidaturas melhor avaliadas avançam para a segunda fase, que consiste de uma apresentação oral para um comitê específico. O comitê então classifica as candidaturas em 1o, 2o, 3o e demais lugares, em cada trilha (Mestrado ou Doutorado). Os candidatos selecionados para a segunda fase devem participar da conferência e apresentar pessoalmente o trabalho perante a banca. Situações extraordinárias que necessitem de participação remota do candidato  serão analisadas individualmente pelos coordenadores de programa. 

Link para os resultados correspondentes à DOUTORADO e MESTRADO:

https://drive.google.com/file/d/17vwBoXxuWDfq7RRX-E9eKBIf_9N3XHNV/view?usp=sharing

https://drive.google.com/file/d/1GbN_cCoBe4KANtr5B1NEqujZG2wzDuAx/view?usp=sharing

DATAS IMPORTANTES

– Submissão da candidatura: 25/08/2024
– Notificação: 30/09/2024

As inscrições podem ser feitas no site do JEMS em:
https://jems.sbc.org.br/home.cgi?c=4618

TÓPICOS DE INTERESSE

Tópicos específicos de interesse incluem, mas não estão limitados a:

– AI and the Web (AIW)
– Applications (APP)
Cognitive Modeling (CM)
– Cognitive Systems (CS)
– Computational Sustainability (CSUS)
– Constraint Satisfaction and Optimization (CSO)
– Game Playing and Interactive Entertainment (GPIE)
– Game Theory and Economic Paradigms (GTEP)
– Heuristic Search and Optimization (HSO)
– Human-AI Collaboration (HAC)
– Humans and AI (HAI)
– Human-Computation and Crowdsourcing (HCC)
– Knowledge Representation and Reasoning (KRR)
– Machine Learning (ML)
– Multiagent Systems (MAS)
– Natural Language Processing (NLP)
– Planning, Routing, and Scheduling (PRS)
– Quantum Machine Learning (QML)
– Reasoning under Uncertainty (RU)
– Robotics (ROB)
– Vision (VIS)

COORDENADORES DE PROGRAMA

Trilha de Doutorado

Myriam Regattieri B. S. Delgado  <myriamdelg@gmail.com>
Rodrigo C. Barros <rodrigo.barros@pucrs.br>

Trilha de Mestrado

Fernando Maciano de Paula Neto <fernando@cin.ufpe.br>
Karliane Vale <karliane.vale@ufrn.br>