Marcelo Finger - Biblioteca Virtual da FAPESP
Possui graduação em Engenharia Eletronica pela Universidade de São Paulo (1988), mestrado em Foundations of Advanced Information Technology - Imperial College of Science, Technology and Medicine (1990) e doutorado em PhD in Computing - Imperial College of Science and Technology, University of London (1994). Foi professor visitante em departamentos de Ciência da Computação na Universitée Paul Sabatier - Toulouse (2011) e na Cornell University (2012-2013). Atualmente é professor titular da Universidade de São Paulo. É editor das revistas: South American Journal of Logic, São Paulo Journal of Mathematical Sciences e editor convidado da Theoretical Computer Science e da Anals of Mathematics in Artificial Intelligence. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Lógica, Raciocínio Lógico-Probabilístico, Linguística Computacional, e tem atuado como pesquisador principal nos seguintes temas: logica, inteligência artificial, Humanidades Digitais e linguistica computacional. (Fonte: Currículo Lattes)
O que se leva para casa quando se compra Inteligência Artificial?
12º Encontro Brasileiro Internacional de Ciência Cognitiva
Complexidade computacional, probabilidades e transição de fase
A solução de problemas computacionais envolvendo objetos do mundo necessita conciliar modelos rigorosos com informações imperfeitas e flexíveis coletadas sobre o mundo. Assim, o método de solução deste tipo de problema deve ser capaz de lidar tanto com as rígidas asserções sobre o mundo quanto com o fluxo e informações cujo natureza é muito menos rígida. A capacid...
PROVERBS -- sistemas booleanos probabilísticos Super-restritos: ferramentas de raciocínio e aplicações, AP.R
Das possíveis formas de raciocínio que um agente racional pode utilizar, o raciocínio lógico e as inferências probabilísticas estão entre as que recebem maior destaque na prática, sendo incorporadas em modelos e em programas de computador para a realização das mais diversas tarefas. No entanto, as interações possíveis entre estas formas de raciocínio ainda não são muito bem compreendid...
LOGPROB: lógica probabilística - fundamentos e aplicações computacionais, AP.TEM
Atualmente a computação quântica é um dos principais temas de pesquisa em ciência da computação. Nesse contexto, o problema da satisfatibilidade quântica (QSAT) revela elementos importantes da complexidade computacional quântica, os quais estão relacionados com o problema da satisfatibilidade probabilística (PSAT). O objetivo geral do presente projeto é investigar os aspectos lógicos d...
Aspectos lógicos do problema da satisfatibilidade quântica, BP.PD
Este projeto, a ser desenvolvido no IME-USP - Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo sob a supervisão do Prof. Dr. Marcelo Finger, tem como objetivo, primeiramente, aprofundar o estudo das lógicas modais anódicas (sem negação) e catódicas (com graus de negação) visando obter resultados a respeito de decidibilidade, definibilidade e bissimulação e propriedad...
Modalidades, lógica descritiva e probabilidade, BP.PD
O projeto visa estudar as duas principais formas de combinações de sistemas de Lógica Modal e Temporal: a fusão e a modalização. A primeira consiste na combinação independente de dois ou mais sistemas de Lógica Modal, unindo seus conectivos da linguagem e suas axiomatizações. A segunda consiste na aplicação externa de uma Lógica Modal a um sistema lógico genérico. Estudaremos a preserv...
Combinações de lógicas modais não-normais, BP.MS
Aprendizado computacional Aprendizado de Máquina Cálculo lambda Ciência da Computação Ciências Exatas e da Terra Computação móvel Computação ubíqua Computação Inteligência artificial Linguística computacional Lógica modal Lógica Lógicas não clássicas Matemática da Computação Metodologia e Técnicas da Computação Modelos minimais Processamento de imagens Processamento de linguagem natural Representação de conhecimento Sistemas de Computação Teoria da Computação
FINGER, MARCELO; BEZERRA, GERMANO C.; CONDE, DANILO R.. Resource use pattern analysis for predicting resource availability in opportunistic grids. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE, v. 22, n. 3, SI, p. 295-313, MAR 10 2010. Citações Web of Science: 11. (08/03995-5)
DELGADO, KARINA VALDIVIA; SANNER, SCOTT; DE BARROS, LELIANE NUNES. Efficient solutions to factored MDPs with imprecise transition probabilities. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 175, n. 9-10, p. 1498-1527, JUN 2011. Citações Web of Science: 15. (08/03995-5)
D'AGOSTINO, MARCELLO; FINGER, MARCELO; GABBAY, DOV. Semantics and proof-theory of depth bounded Boolean logics. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, v. 480, p. 43-68, APR 8 2013. Citações Web of Science: 7. (11/19860-4, 10/51038-0, 08/03995-5)
ARRUDA, ALEXANDRE MATOS; FINGER, MARCELO. Completeness for cut-based abduction. LOGIC JOURNAL OF THE IGPL, v. 22, n. 2, SI, p. 286-296, APR 2014. Citações Web of Science: 0. (11/19860-4)
MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Complexity results for probabilistic answer set programming. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 118, p. 133-154, MAR 2020. Citações Web of Science: 0. (16/18841-0, 19/07665-4, 15/21880-4)
DELGADO, KARINA VALDIVIA; DE BARROS, LELIANE NUNES; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SANNER, SCOTT. Using mathematical programming to solve Factored Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 52, n. 7, p. 1000-1017, OCT 2011. Citações Web of Science: 3. (08/03995-5)
KIKUTI, DANIEL; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SHIROTA FILHO, RICARDO. Sequential decision making with partially ordered preferences. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 175, n. 7-8, SI, p. 1346-1365, MAY 2011. Citações Web of Science: 11. (03/11165-9, 04/09568-0, 05/58090-9, 08/03995-5)
COZMAN, FABIO G.. Sets of probability distributions, independence, and convexity. SYNTHESE, v. 186, n. 2, p. 577-600, 2012. Citações Web of Science: 22. (04/09568-0, 08/03995-5)