Pesquisadores do DCC e universidades parceiras conquistam 1º e 2º lugares em simpósio de computação em nuvem no CSBC 2026
Pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, em parceria com a Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) e UNICAMP, todos do INCT TILDIAR, que é sediado no DCC, conquistaram o primeiro e o segundo lugares de Melhor Artigo no Pesquisa@Nuvem 2026, 1º Simpósio de Infraestrutura Digital/Nuvem para Pesquisa, realizado durante o Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2026), em Gramado (RS).
Prédio do DCC é iluminado de lilás e integra mobilização nacional contra a violência à mulher
Durante o mês de agosto, em adesão à campanha Agosto Lilás, o prédio do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG estará iluminado na cor lilás da campanha nacional voltada ao enfrentamento da violência contra as mulheres.
Campus da UFMG receberá workshop internacional sobre música, inteligência artificial e ciência de dados
A Universidade Federal de Minas Gerais, em Belo Horizonte, sediará entre os dias 15 e 17 de dezembro de 2026 o Latin American Music Information Retrieval
Novo ciclo dos Seminários Avançados da pós-graduação é iniciado no DCC
A partir do dia 14 de agosto, sexta-feira, novas palestras serão proferidas aos alunos do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFMG. Nesta primeira sexta-feira, serão duas palestras seguidas, uma às 9 horas e outra às 10 horas.
Pesquisas do DCC conquistam primeiro lugar no doutorado e Menção Honrosa no mestrado no SBBD 2026
O Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG teve dois trabalhos reconhecidos no Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD) 2026. A tese de Gabriel Pereira de Oliveira conquistou o primeiro lugar na categoria, enquanto a dissertação de Gestefane Rabbi Magalhães recebeu Menção Honrosa.
Egresso do mestrado do DCC publica na Nature Scientific Reports técnica que reduz a complexidade de atenção em LLMs
O processamento de contextos extensos em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) demanda uma infraestrutura computacional de alto desempenho, especialmente devido à complexidade do mecanismo de autoatenção
