TDC INNOVATION
CHALLENGES FOR CREATING THE DIGITAL FUTURE

Trilha I.A. e MACHINE LEARNING

09h às 19h
Wednesday, June 1, 2022
A Inteligência artificial potencializa a inovação!

A solução de ouro, a grande sacada, a agulha no palheiro nunca foi tantas vezes encontrada. A inteligência artificial possibilita que essa inovação aconteça em grande escala graças a junção do poder computacional com a criatividade humana. Ela é um fenômeno que está impactando toda a economia mundial. No Brasil, de acordo com estudo da Microsoft, com a adoção em larga escala de Inteligência Artificial seria possível adicionar 4,2 pontos percentuais de crescimento ao PIB até 2030. Um celeiro de grandes oportunidades para atuação de especialistas em IA!

E focados nesse futuro brilhante, preparamos essa trilha especialmente a você, curioso e/ou apaixonado por IA. Nela, você encontrará os trabalhos mais relevantes com o uso de inteligência artificial e, que poderá, sair inspirado para impactar e inovar dentro da sua área de atuação profissional. Venha com a gente!

Inscrição Híbrida

IN-PERSON OR REMOTE ACCESS WITH ONLINE BROADCAST
CentroSul
Av. Governador Gustavo Richard, 850 /
Centro - Florianópolis - SC
Protocolo de Acesso Presencial

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
* enjoy bigger discount until APR/13,
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Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 340 for R$ 290
2 tracks: R$ 680 for R$ 520
3 tracks: R$ 1.020 for R$ 750
* price valid until MAY/18,
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Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 340
2 tracks: R$ 590
3 tracks: R$ 860
* price valid until JUN/03,
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Inscrição Digital

ACESSO REMOTO COM TRANSMISSÃO ONLINE
HOPIN

Valores para participação online:
1 track: R$ 170 for R$ 125
2 tracks: R$ 340 for R$ 225
3 tracks: R$ 510 for R$ 325
* enjoy bigger discount until APR/13,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 170 for R$ 145
2 tracks: R$ 340 for R$ 260
3 tracks: R$ 510 for R$ 375
* price valid until MAY/18,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 170
2 tracks: R$ 295
3 tracks: R$ 430
* price valid until JUN/03,
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Schedule / Talks Time Zone: GMT-3

Time Content
08:00 to 08:55 Recepção dos Participantes
09:00 to 09:35 Opening of the event and mini keynote

On the Stadium stage, everyone will be guided on how the event works, highlights and other news.

09:40 to 10:30

Como criar uma máquina de gerar empreendedores: O Case de inovação de SC

Daniel dos Santos Leipnitz
Keynote convidado - Como o estado de Santa Catarina passou de 6500 empresas de TI em 2016 e passou a 19000 em 2021? Qual a receita? Como foi?
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 criar sua própria assistente virtual usando bibliotecas de machine learning.

Fernanda Leite

Hoje em dia é comum interagirmos com assistentes virtuais como a Siri e a Alexa que para nos ajudam nas tarefas do dia a dia, em casa por exemplo.

Mas será que é possível reproduzirmos uma assistente virtual que possa nos ajudar no dia a dia no trabalho, por exemplo, respondendo a perguntas recorrentes nas diversas áreas da empresa? A resposta é sim

Nesta apresentação vou contar como foi o processo de criação da assistente virtual Blue.

11:40 to 12:15

Aprendizado Ativo - Reduzindo o Saneamento de Dados no Aprendizado Supervisionado.

Gilsiley Darú

Os modelos de aprendizado de máquina já são uma realidade no mercado. Os modelos mais vastamente utilizados são os supervisionados. Estes modelos requerem como premissa um conjunto de dados já preparados para efetuar seu treinamento. Uma das perguntas que surgem é quanto de dados eu necessito para realizar o treinamento ou ainda se todos os dados preparados são necessários. A resposta para primeira continua em aberto, mas para a segunda é o tema da apresentação. Mostrar que nem todos os dados contribuem para o aprendizado, ou de outra forma, apresentar técnicas que permitam dizer o que sanear. Isto reduz grandemente a necessidade de grandes esforços e simplifica o processo de preparaçã

12:25 to 13:00

Construindo um pipeline de Machine Learning com MLflow

Eduardo Würch

MLflow é uma plataforma para gerenciar o ciclo de vida de um produto de dados, esta ferramenta facilita o tracking das experimentações e o armazenamento de pipelines e modelos.

Esta apresentação demonstrará como se da a construção de um pipeline de machine learning com MLflow contemplando os seguintes passos:

  • Criação de um pipeline com Pipeline do scikit-learn;

  • Treino de modelos;

  • Registro de modelos no MLflow;

  • Deploy da aplicação utilizando Docker e FastAPI;

  • Serving e atualizaçao automática de modelos via MLflow.

Ao fim da apresentação o participante saberá como fazer deploy de aplicações de machine learning mais seguras e resilientes.

13:10 to 13:45

Traduzindo Libras para Português usando visão computacional

Vitor Casadei

Como podemos melhorar a comunicação entre a comunidade surda e a comunidade ouvinte? Idealmente, todos nós deveríamos conhecer Libras e ser fluentes, entretanto, como a Língua Brasileira de Sinais não é considerada uma língua oficial do Brasil, ela não é ensinada no currículo obrigatório básico da educação brasileira.

No Brasil, cerca de 5% da população é surda e muito provavelmente você já conheceu alguém surdo e teve dificuldades de comunicação. Nessa palestra vou demonstrar as tecnologias mais recentes que possibilitam a construção de aplicações de visão computacional que usem IA para traduzir vídeos de Libras em Português!

13:50 to 14:50 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.

15:00 to 15:10 Track opening by coordination

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

15:15 to 15:50

Classificação de áudio: como abordar esse tema com Machine e Deep Learning?

Kattson Bastos Santos / Diego Hiroshi Seto

A classificação de sinais de áudio é repleta de desafios, visto que lida com um tipo dado não estruturado e o próprio sinal de onda não possibilita uma modelagem direta, sendo necessária a extração de features. Entre as principais abordagens utilizadas, há o uso de Machine e Deep Learning, cada um com suas vantagens e desvantagens. Contudo, qual seria o mais adequado? Quais features utilizar? Quais os principais desafios a enfrentar? Nesta palestra abordaremos tanto esses tópicos quanto nossos cases profissionais de classificação e análise de sentimentos e speaker diarization em sinais de áudio a fim de comparar as diversas técnicas e algoritmos, discutindo suas vantagens e desvantagens.

15:55 to 16:30

Agentes Inteligentes na Robótica

Hobbert Evergreen

Sou psicólogo formado pela USP e já trabalho com IA há aproximadamente 10 anos aqui em Floripa! Após muita pesquisa sobre inteligencia para Robôs, chegou a hora de compartilhar as principais ideias de como é possível encontrar uma solução para robôs inteligentes inspirado no sistema multi-agentes do Prof Jomi da UFSC. Os agentes precisam interagir com o mundo, aprender, pensar, tudo que nós seres humanos fazemos. A arquitetura é bastante complexa e inspirada em nós, seres vivos! Ela envolve aprendizado por reforço, psicologia, filosofia, biologia, matemática e muito mais. Se você tem ideias sobre IA forte e gostaria de inspirar e ser inspirado, venha participar!

16:40 to 17:15

Deep Learning com Grafos: Uma Abordagem Inovadora para Problemas Conhecidos

Carolina Araujo Dias

Nesta palestra falaremos sobre um recente avanço na área de machine learning e deep learning: utilizar grafos para representar dados e com isso facilitar a busca de similaridades ou diferenças entre eles. Daremos uma introdução sobre o uso tradicional de aprendizado profundo e como isso é impulsionado ao utilizarmos grafos, com as chamadas Redes Neurais em Grafos. Também mostraremos as principais aplicações, como a detecção de anomalias, utilizada para detectar os mais diversos tipos de fraudes. Por fim, mostraremos como o computador interpreta e utiliza grafos, utilizando a linguagem Python e bibliotecas como networkx.

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

IA e saúde, quais os impactos de hoje e do futuro?

Vitor Casadei / Hobbert Evergreen
Painel de Discussão desta Trilha
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

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