Link da Palestra
Doutorando e prof Daniel da Silva Souza

A Matemática, tanto quanto a Filosofia, são os precursores da área conhecida como Computação, reconhecida como uma ciência da natureza. Como forma de ciência, a Computação tem como base um modelo de abstração matemática, denominado Máquina de Turing. Entretanto, a ciência que conhecemos hoje, com base no modelo de Turing, tem sofrido grandes mudanças com os avanços de modelos quânticos. Esta palestra tem como base ressaltar a importância da matemática para o desenvolvimento do raciocínio computacional, tanto quanto o entendimento da Computação como uma ciência. Dentre as discussões, é apresentado as últimas contribuições no desenvolvimento da lógica computacional, tal como a consolidação da área Teoria da Argumentação, além de apresentar o quanto uma boa base matemática alinha-se na formação de bons profissionais. Por fim, é apresentado a importância da matemática na resolução de problemas, por meio de exemplos de alunos com diferentes perspectivas: desde alunos com pouca base matemática e com forte viés de lógica de programação, até alunos com boa base matemática e pouco (ou sem) viés de lógica de programação.

Mini-Currículo do Palestrante

Daniel da Silva Souza atualmente é professor do Centro universitário IESB e doutorando em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGInf) da Universidade de Brasília, com período sanduíche em Leibniz-Institut für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut; mestre em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Informática, na Universidade de Brasília (2015); como também egresso em Ciência da Computação pelo Centro Universitário IESB (2012). Tem experiência nas áreas de Bioinformática, Inteligência Artificial (Sistemas Multiagentes), Teoria da Argumentação e Banco de Dados, tendo atuado e desenvolvido ferramentas computacionais, principalmente, nos seguintes temas: análise de sequências, anotação de proteínas, anotação de RNAs não-codificadores, reconstrução de redes de regulação gência, reconstrução de vias metabólicas, simulação de raciocínio baseado em conhecimento, mecanismos de inferência de regras, como também análise de modelos de bancos de dados no contexto da Bioinformática.