TDC BUSINESS
TECHNOLOGIES FOR TRANSFORMING BUSINESS

Trilha I.A. e MACHINE LEARNING

Rumo ao futuro orientado a dados
Não é de hoje que os produtos e empresas têm se reinventado por intermédio do uso de plataformas e sistemas baseados em dados e, mais recentemente, com o uso de modelos de machine learning e deep learning, o interesse por tais tecnologias só aumenta. Como será esse futuro cada vez mais data driven? Quais oportunidades de mercado estão sendo solucionadas?

Date and Place

Monday, August 22, 2022

09h às 19h

ProMagno
Avenida Professora Ida Kolb - 513 /
Casa Verde - São Paulo - SP
IN-PERSON OR REMOTE ACCESS WITH ONLINE BROADCAST
Protocolo de Acesso Presencial

Investment

Valores para participação online:
1 track: R$ 200 for R$ 125
2 tracks: R$ 400 for R$ 226
3 tracks: R$ 600 for R$ 324
* enjoy bigger discount until JUL/04,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 200 for R$ 160
2 tracks: R$ 400 for R$ 288
3 tracks: R$ 600 for R$ 417
* price valid until AUG/12,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 200
2 tracks: R$ 400 for R$ 360
3 tracks: R$ 600 for R$ 519
* price valid until AUG/24,
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Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 340 for R$ 250
2 tracks: R$ 680 for R$ 450
3 tracks: R$ 1.020 for R$ 650

Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 340 for R$ 275
2 tracks: R$ 680 for R$ 496
3 tracks: R$ 1.020 for R$ 714

Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 340
2 tracks: R$ 680 for R$ 614
3 tracks: R$ 1.020 for R$ 885

Schedule / Talks Time Zone: GMT-3

Programação Stadium:
Time Content
07:45 to 08:55 Recepção dos Participantes
08:45 to 09:45 Opening of the event and mini keynotes

Abertura do evento com Yara Mascarenhas e Bruno Souza com novidades e convidados muito especiais : Tânia Cosentino - (Microsoft) / Leonardo Rezende - (Dock.Tech) / Edward Monteiro - (Stackspot)

09:50 to 10:30

EVENT KEYNOTE

Desconstruindo paradigmas para construir nosso futuro. Como a tecnologia impulsiona o negócio e juntos geram valor?

Rodrigo Galvão
Rodrigo Galvão, vice-presidente sênior de Tecnologia da Oracle levará ao TDC Business uma discussão sobre conexões, protagonismo do desenvolvedor, relação entre negócios, tecnologia, passado e futuro, pessoas como centro da transformação e muito mais: insights sobre gestão, inovação e como o empreendedorismo está o tempo todo em nossas vidas.
Programação desta Trilha:
Time Content
10:35 to 10:50 Track opening by coordination

Here the coordinators introduce themselves and make an introduction to the track.

10:55 to 11:30

Como Redes Neurais detectam fraudes bancárias?

Fernando de Come

Com o aumento do uso de cartões de crédito, especialmente com vendas online, as técnicas capazes de detecar transações fraudulentas tiveram que se desenvolver de forma exponencial, garantindo assim a segurança do processo.

Vamos explocar uma das formas mais poderosas de se fazer essa detecção de fraudes, utilizando Redes Neurais, mostrando como uma das principais fraquezas de modelos de Deep Learning pode ser utilizada à seu favor, gerando uma técnica extremamente poderosa e eficiente.

11:40 to 12:15

O que fazer quando tenho poucos dados?

Amanda Machado / Açucena Soares

(online)

Algoritmos de aprendizagem de máquina necessitam de um grande conjunto de dados para aprender e generalizar um determinado problema. Na maioria dos casos, as empresas não estão preparadas para a revolução dos dados e não possuem dados suficientes para a aplicação desses algoritmos. Esse tem sido um terror para muitos cientistas de dados. Portanto, na construção de modelos confiáveis e sem overfit (ou underfit) é fundamental conhecer técnicas para mitigar esse problema. Vamos apresentar algumas dessas técnicas aplicadas a um problema real de predição de indicadores do mercado de trabalho brasileiro.

12:25 to 13:00

Rede Neural Convolucional: Como esta técnica está mudando a medicina.

Nouara Xavier

Rede Neural Convolucional: Como esta técnica está mudando a medicina.

Nesta apresentação vou contar os desafios e dicas de como trabalhar com imagens médicas, convoluções, GPUS e insuficiência de memória para o treinamento de uma rede neural convolucional. Além disso, como essa técnica está mudando a medicina.

Apresentarei um case realizado em conjunto com o Hospital das Clínicas de Porto Alegre (HCPA), onde foi construída a arquitetura CovNet-UFCSPA, composta por técnicas de pré-processamento de dados e rede neural convolucional. Esta arquitetura apresentou um recall 99% ao ser utilizada para classificar raios-x de pacientes brasileiros do HCPA. e disponibilizou para os profissionais de s

13:05 to 14:05 Intervalo para almoço

An excelent opportunity for all people in the event to interact and exchange ideas. Collaborators, sponsoring and supporting companies, speakers and technical committeé.

14:10 to 14:20 Track opening by coordination

Here the coordinators introduce themselves and make an introduction to the track.

14:25 to 15:00

Como acelerar IA em GPU sem complicação

Jomar Silva

Instalar, configurar e manter atualizados frameworks para desenvolvimento em IA não é uma tarefa simples, e garantir que todas as etapas da pipeline contem com aceleração ainda torna a tarefa mais complexa. A NVIDIA possui centenas de SDKs e pretendo apresentar um overview dos principais SDKs e como utiliza-los para estudo, desenvolvimento ou produção de forma simplificada utilizando containers e Ptyhon, sem a necessidade de conhecimentos em CUDA.

15:15 to 15:50

Espremendo bits: Deep Learning Aplicado à Visão Computacional para Processamento Real-Time em Borda

Gabriel Salomon

Implementar sistemas real-time com Deep Learning traz muitos desafios. Principalmente quando implantamos modelos em dispositivos embarcados na borda, onde a capacidade de processamento é limitada. Além disso, streamings de vídeo requerem processamento rápido e constante. Logo, nessa palestra abordaremos diversas técnicas que podem nos auxiliar nesse desafio de performance, como pruning (poda) de modelos, quantização dos pesos, a utilização de frameworks que aceleram o processamento e dispositivos focados em inferências de alta performance, como GPUs ou VPUs. Também compartilharemos os principais insights, desafios e limitações que encontramos ao endereçar esse problema.

15:55 to 16:30

Modelos de Machine Learning aplicados em ADAS: Uma abordagem visando segurança no trânsito

Diego Renan Bruno

Nesta apresentação, será abordado como um sistema ADAS (Sistema Avançado de Assistência ao Motorista) pode ser desenvolvido para gerar mais segurança no trânsito. Um ADAS é qualquer um dos grupos de tecnologias baseadas em Machine Learning em conjunto com eletrônica e Inteligência Artificial, que auxiliam os motoristas nas funções de direção, evitando acidentes gerados por falhas humanas. Por meio de um ADAS é possível detectar um motorista dirigindo bêbado, como sono, ou até mesmo, desrespeitando as leis de trânsito, com isso, sendo possível gerar uma rotina automática para corrigir a falha, evitando um acidente grave.

16:40 to 17:15

Uma jornada na Explicabilidade de Modelos - dos conceitos básicos à explicabilidade baseada em exemplos

Luciano Martins

A explicabilidade de modelos ("AI Explainability" ou "Explainable AI" em inglês, ou simplesmente XAI) é a maneira que podemos entender como modelos complexos de machine learning tomam suas conclusões.

Nesta sessão iremos juntos nesta jornada, desde a visão dos conceitos basicos de XAI, as abordagens possíveis e alguns exemplos de como explicar modelos - desde explicações baseadas em features até explicaç?s baseadas em exemplos similares.

17:25 to 17:55 Networking and Visiting Stands

Break to network and get to know the booths of the event.

18:05 to 19:05

Machine Learning, por onde começar? O que dá pra fazer?

Painel Digital desta Trilha
Programação da Stadium no final do dia.:
Time Content
19:15 to 19:50 Closing session

After the presentation of the results of the day, on the Stadium stage, many sweepstakes will close the day.

Schedule subject to change

Technical Committee - Trilha I.A. e MACHINE LEARNING

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