Trilha Inteligência Artificial O mundo está mudando e a inteligência artificial e a grande responsável por essa revolução, que vai mudar praticamente tudo como conhecemos.
Thaissa Bueno Sanches
Felipe Santana Ferreira
Leonardo Rodrigues Lima de Souza Pinto
Programação / Palestras
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| 08:00 às 09:00 |
Credenciamento e recepção dos participantes
Todas as pessoas inscritas, palestrantes, coordenadores e de imprensa, devem retirar seus crachás e kit do congressista nos balcões de credenciamento localizados na entrada do evento, para obterem acesso às salas e Auditório Principal. |
| 09:00 às 10:00 |
Abertura do evento no Auditório Principal
Após o credenciamento, convidamos os participantes a comparecerem ao auditório para receberem as boas vindas por parte dos realizadores e patrocinadores. Neste keynote de abertura, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades. |
| 10:10 às 11:00 |
Inteligência Artificial: Ontem, Hoje e Amanhã
Izabella Bauer de Assis Cunha Entenda a trajetória da Inteligência Artificial (IA) até os dias de hoje e quais são os passos para o futuro. O objetivo é propor uma reflexão acerca da grande dúvida que ainda percorre vários centros de pesquisa e empresas: para quê implementar IA e quais são seus desafios e benefícios reais?
Modelos de Inferência para Derivativos de Bitcoin
Michelle Hanne Soares de Andrade / Antonio Augusto Hoffert Cruz Pereira Derivativos Bitcoin são contratos financeiros que autorizam ou obrigam as partes a realizar determinadas ações (Long e Short) com relação a um instrumento subjacente. Uma possível solução para a realização de um trade de sucesso é a aplicação de modelos de inferência que buscam predizer qual a melhor aposta - Long ou Short, considerando um intervalo de tempo determinado. Utilizando o data set disponível no Kaggle apresenta-se um estudo comparativo entre algoritmos supervisionados preditivos, como: Árvores de Decisão , Redes Neurais Artificias, Naive Bayes e Métodos Ensemble. Assim, propõe-se modelos capazes de inferir a variação de Long e Short em certo período de tempo.
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| 11:10 às 12:00 |
Word Embedding e Aplicação: como aprender usando texto
Karina Tiemi Kato / Lívia Almeida Barroso A representação de palavras através do Word Embedding é útil não só devido à restrição do formato de entrada aceito pelos algoritmos de Machine Learning, mas também por ser mais eficiente que o tradicional one hot encoding. Sendo assim, nessa apresentação iremos detalhar o que é um embedding, para que serve, quais algoritmos podem ser usados, como é feito o treinamento, e por fim como podem resolver problemas recorrentes na área de processamento de linguagem natural. Usaremos como exemplo a correção ortográfica.
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| 12:10 às 13:00 |
Keras + Tensorflow Lite: Construindo modelos para dispositivos móveis
Jeziel Lago Machine learning é um tema que está aparecendo com muita frequência no nosso dia a dia. No mundo mobile não é diferente. Diversos apps que usamos todos os dias já usam algum modelo de machine learning para entregar serviços de maneira mais inteligente para seus usuários. Mas como construir modelos para rodar em dispositivos móveis? Quais são as melhores abordagens? Veremos o passo a passo para desenvolver nossos próprios modelos e disponibilizá-los de forma viável para rodar em dispositivos móveis.
Implantando modelos de deep learning em Kubernetes cluster com GPU habilitada
Thaissa Bueno Sanches Um dos principais desafios que os cientistas de dados e engenheiros de ML e DL enfrentam com frequência é que, depois de terem treinado o modelo, eles precisam implantá-lo em escala de produção, para realizar o treinamento de modelos é amplamente aceito e muitas vezes necessário o uso de GPU, porem para realizar inferência nem sempre precisa de uma GPU, porem a mesma poderia acelerar e muito o desempenho na inferência, vamos testar uma modelo de deep learning com Keras e com o Tensorflow como backend, e analisar o desempenho na inferência em GPU e CPU e como colocar em produção e expor um modelo como uma API Rest, para ser consumido por qualquer aplicação.
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| 13:10 às 14:00 |
Intervalo para Almoço
Uma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento
interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas
patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.
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| 14:10 às 15:00 |
Aplicando IA com Kubernetes
Leonardo de Barros Abordaremos como implantar e dimensionar facilmente fluxos de trabalho AI / ML em qualquer infraestrutura usando o Kubernetes. Demonstraremos como organizar e implantar o modelo de treinamento e inferência no Kubernetes usando ferramentas populares de software livre como TensorFlow e trabalhar com os modelos de dados.
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| 15:10 às 16:00 |
Lendo mentes com Inteligência Artificial e EEG
Vitor Casadei Os dados de um EEG ou Eletroencefalograma são extremamente valiosos, desde que sejam trabalhados e estudados com cuidado. Muitos artigos são publicados onde tais dados são utilizados para identificar ou prever doenças e, embora os resultados sejam muito valiosos, existem outras aplicações que podem ser feitas como identificar o sentimento de um individuo ao ler uma mensagem, identificar somente pelas ondas celebrais se uma pessoa está vendo uma imagem de um rosto, e se ela conhece tal rosto e interagir diretamente com o computador por meio das ondas cerebrais. Nessa palestra vou explorar um pouco deste mundo e apresentar alguns experimentos.
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| 16:00 às 16:30 |
Coffee-break e Networking
Durante o intervalo de coffee-break, serão entregues kits contendo suco e biscoitos. Um delicioso intervalo para relaxar, conhecer novas pessoas e estreitar contatos. Neste tempo, também surge a oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem entre sí, participantes das trilhas, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores. |
| 16:40 às 17:30 |
Sistema de Recomendação 101
Pedro Lelis Esta apresentação é uma introdução prática sobre as principais técnicas de Sistema de Recomendação. O objetivo deste tipo de algoritmo é recomendar itens relevantes para usuários, com base em suas preferências. Iremos demonstrar como implementar os seguintes métodos para a tarefa de fornecer recomendações personalizadas para os usuários:
1.Collaborative Filtering;
2.Content-Based Filtering; e
3. Hybrid methods.
Iremos usar um dataset que a CI&T compartilhou no Kaggle: Articles Sharing and Reading from CI&T Deskdrop.
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| 17:40 às 18:30 |
Inteligência Artificial no Governo Federal
José Humberto Cruvinel Resende Júnior / Gustavo Monti Rocha Apresentação de cases e aplicações de Inteligência artificial no Governo Federal através da atuação do Centro de Competência em Computação Cognitiva (C4) no Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro), empresa vinculada à Receita Federal do Brasil e responsável por diversos sistemas do governo brasileiro.
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| 18:40 às 19:00 |
Encerramento e Sorteios
No horário de encerramento, todas as trilhas serão direcionadas de suas salas para o Auditório Principal, mesmo local da abertura. Após a apresentação de resultados do dia, muitos sorteios fecharão o dia. |
Data e Local
Sexta-feira, 14 de Junho de 2019
10 às 19 h
Av. Prof. Mário Werneck, 1685 - Estoril
Estoril | Belo Horizonte - MG
Público Alvo
Desenvolvedores,empresas, cientintas de dados e engenheiros de machine learning.
Investimento
presencial:R$ 290,00
online: gratuito
Fazendo sua inscrição presencial, você terá acesso a esta
trilha e no mesmo dia também:
TDC Expo: Venha conversar com pessoas e conhecer empresas incríveis.
Lounge +Diversidade e Carreiras: Você poderá assistir às palestras que acontecem nesta área no mesmo dia.
Trilha Stadium: Você poderá assistir às palestras da trilha Stadium do mesmo dia.
