O aprendizado de máquina usando redes neurais p...o aprendizado de máquina usando redes neurais profundas, também conhecido como aprendizado profundo (deep learning), tem demonstrado excelente desempenho em tarefas preditivas em diversas áreas de aplicação tais como visão computacional, processamento de linguagem natural e processamento de áudio. tais realizações se devem em parte pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados anotados, essencial para garantir uma boa generalização dos modelos. no entanto, obter grandes conjuntos de dados com anotações de alta qualidade é uma tarefa custosa e demorada, tornando-a inviável em muitas aplicações. na prática, é comum encontrar conjuntos de dados com anotações imperfeitas ou mesmo com muitas amostras sem nenhuma anotação. neste projeto, pretende-se investigar técnicas de estimação de incerteza, de aprendizado com rótulos ruidosos e de aprendizado semi-supervisionado para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo robustos e confiáveis em tais situações. estas três linhas de pesquisa serão abordadas de forma integrada, aproveitando as sinergias existentes, e seguindo uma metodologia de avaliação consistente e realista frente às incertezas e limitações encontradas na prática. além disso, as ferramentas desenvolvidas serão também estendidas para a tarefa de segmentação de imagens e avaliadas no contexto do auxílio ao diagnóstico médico. as técnicas investigadas tem o potencial de contribuir para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial mais robustas, mais confiáveis, com melhor desempenho e menor custo de desenvolvimento, podendo beneficiar as mais diversas áreas de aplicação, da saúde à indústria.