TDC CONNECTIONS
CRIANDO SOFTWARE NUM MUNDO CONECTADO

Você já se perguntou como podemos detectar anomalias em dados de streaming? Imagine o cenário em que queremos monitorar tópicos do Twitter, ou seja, temos diversos tópicos sendo gerados e utilizados ao longo do tempo. Neste cenário, podemos utilizar algoritmos de detecção de anomalias para detectar #trend-topics, bem como o contrário (tópicos que não mais interessantes) em tempo real. Quer conhecer mais sobre este assunto e outros cases? Inteligência Artificial pode ser mais simples do que você imagina.

Nesta palestra apresentamos o conceito de ?Qualidade de Imagem? no contexto de imagens biométricas. Afinal, por que qualificar imagens antes de processá-las? Explicamos intuitivamente o impacto da análise da qualidade de imagem no desempenho de aplicações biométricas. Apresentamos os padrões de mercado na qualificação de imagens de impressão digital e de face. Falamos um pouco sobre como conseguimos inovar na aferição de qualidade de imagens biométricas. Falamos do BioPass Face Quality: nosso algoritmo proprietário para avaliação de conformidade dos atributos da ISO/IEC 19794-5. E por fim, botando em prática: onde aplicamos nos nossos produtos os algoritmos de qualificação de imagens.

A energia renovável no Brasil vive um importante momento de crescimento e com isso o monitoramento e operação de ativos (máquinas rotativas) estão cada vez mais importantes. Como uma abordagem de machine learning pode contribuir para detecção e ranqueamento de comportamentos anômalos de ativos de usinas da geração de energia no setor elétrico? Nessa apresentação você poderá entender de ponta a ponta uma solução não supervisionada de machine learning com workflow envolvendo extração de características espectrais de sinais de vibração, ensemble de modelos como Deep Auto Encoder, Isolation Forest, PCA com distância de Mahalanobis com um blender para a junção de todas as predições.

Inteligência Artificial / Machine Learning está rapidamente se tornando essencial para empresas e organizações em todo o mundo, gerando emergentes demandas por recursos de TI. MLOps aplica DevOps a IA/ML, combinando filosofias culturais, práticas e ferramentas ao ciclo de desenvolvimento de modelos de ML e infraestrutura, seja nuvem pública, on-premise ou híbrida, a fim de entregar sistemas e serviços com maior velocidade, confiabilidade, escalabilidade, resistente e seguro. Nesta apresentação, passaremos por alguns conceitos de inteligência artificial / aprendizado de máquina, MLOps, e uma visão técnica de algumas ferramentas que auxiliam na implementação deste modelo. E Open Source!

Com o avanço das aplicações de processamento de linguagem natural, as soluções estão crescendo em complexidade de dados, treinamento de modelos e deploy. As soluções de NLP precisam se adaptar às terminologias específicas de cada indústria, responder com acurácia e em tempo real. Além disso, os modelos estão se tornando cada vez maiores, podendo chegar à bilhões de parâmetros. Os pipelines de NLP envolvem reconhecimento de fala, síntese de voz, classificação de texto, Q&A, análise de sentimentos e etc. Nesta palestra, vamos entrar em detalhes no desenvolvimento end-to-end de aplicações, técnicas de transfer learning, IA Conversacional e falar sobre o framework NVIDIA Riva.

O foco principal da apresentação será mostrar como customizamos o pacote Python Kedro (Quantum Black), trazendo mais agilidade no fluxo de desenvolvimento de novas soluções de software para ciência de dados. Nossa premissa é atualização constante da plataforma sem que isso impacte a experiência de uso dos nossos cientistas de dados. Demonstraremos como foi possível criar uma plataforma que abstrai para os usuários as diversas etapas do desenvolvimento, como controle de tabelas de dados ingeridas, versionamento de artefatos de modelagem, I/O, competição de modelos de Machine Learning, dentre outras atividades típicas do dia a dia de um time de Ciência de Dados.

A área de veículos inteligentes está cada vez mais forte no cenário industrial, focando tanto para veículos totalmente autônomos, quanto para dar suporte e maior segurança para um motorista humano. Nessa apresentação serão abordados conceitos relacionados com a navegação e percepção de veículos autônomos, envolvendo Inteligência Artificial e Visão Computacional para o projeto Rota2030, com inserção nacional e internacional. Serão então apresentados projetos em andamento em nosso grupo de pesquisa de veículos inteligentes, em conjunto com empresas multinacionais, focando principalmente em nossos sistemas de Visão Computacional para detecção de obstáculos.