TDC 2018
Porto Alegre
Um dos maiores encontros de comunidades e empresas no Brasil

Trilha Machine Learning Future with Machine Learning

A trilha irá abordar de todas as formas possíveis as utilizações de Machine Learning hoje e no futuro.

Palestras

Importante: A grade de palestras está sujeita a alterações sem prévio aviso.
Conteúdo
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 Conhecendo o algoritmo KNN para classificação de cancer de mama (sem bibliotecas)
Italo Jose de Oliveira

Nessa talk você irá conhecer o funcionamento do algoritmo KNN (K-nearest Neighbors), um algoritmo muito usado em problemas de classificação e até mesmo sistemas de recomendação, na demo que teremos, vamos usar o exemplo de um datatset contendo informações sobre tumores malignos e benignos de cancer de mama.

11:10 às 12:00 Fundamento de Machine learning e Deep Learning
Thaissa Bueno Sanches

Inteligência artificial, machine learning, deep learning e serviços cognitivos, tecnologias que está se tornando cada vez mais comum ouvirmos falar no nosso dia a dia, o que muitos não sabem e que são muito mais antigas do que imaginam, porem somente nos dias atuais ganhou notoriedade, nessa apresentação vou contar um pouco da história da inteligencia artificial, suas vertentes , aplicações e o que podemos esperar.

Sistema de recomendação utilizando Surprise + Neo4J
Morvana Bonin

O objetivo desta apresentação é compartilhar o conhecimento adquirido durante um trabalho realizado para conclusão de um curso. Nesse trabalho construí desde um protótipo do sistema e um sistema de recomendação baseado no banco de grafos Neo4J e na biblioteca Surprise em Python.

12:10 às 13:00 Deep Learning para visão computacional
Camila Kolling Reis

O impacto estimado da Inteligência Artificial na economia é de $15.7 trilhões até 2030. A principal tecnologia que impulsionou essa evolução foi deep learning. Nesta palestra, abordarei os conceitos básicos por trás dessa revolução, além de aplicações práticas em visão computacional.

Primeiro contato com Elastic Stack utilizando dados abertos #tcers
Flávio Knob / Luis HGO

Nesta apresentação pretendo de forma simples e direta apresentar aspectos iniciais do uso da Elastic Stack (Elasticsearch+Logstash+Kibana). Pretendo para isso utilizar dados abertos do Tribunal de Contas do RS.

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.
14:10 às 15:00 Machine Learn a serviço da acessibilidade
Alexandre Santos Costa

Seguindo o caminho contrário do que apresentado pelo cinema as máquinas estão cada vez mais inteligentes e ao invés de nos dominar tem nos ajudado a superar barreiras físicas, sensoriais e cognitivas. Nesta palestra irei debater e apresentar soluções que aplicadas as pessoas com deficiencia tem trazido qualidade de vida e inclusão.

15:10 às 16:00 O Impacto de Diferentes Tipos de Vieses em Modelos de Aprendizado de Máquina
Brenda Santana

Um dos principais usos do ML é no processamento de texto, onde a análise do conteúdo é o ponto de entrada para vários algoritmos de aprendizagem. No entanto, o uso desse conteúdo pode representar a inserção de diferentes tipos de vieses no treinamento e pode variar com o contexto trabalhado. O objetivo dessa palestra é discutir como o uso indevido de dados pode interferir em modelos de aprendizado propagando desigualdades e viéses preconceituosos através de algoritmos de aprendizado de máquina.

Reconhecimento de palavras em pt-br
Andressa Cruz Nepomuceno

Vemos em todos os lugares produtos que possuem interação por reconhecimento de palavras faladas, mas pouco se vê o código disto, certo? Ok, reconhecimento de palavras ainda não é algo simples de se implementar, devido a MUITOS motivos, como ruído do áudio, sotaque e, no nosso caso BR, por termos pouco material (código aberto). Mas como podemos brincar com algo tão complexo, mas de forma mais simples, código aberto e em nossa língua nativa? Nesta conversa te mostrarei meus estudos na área, vamos conversar/trocar figurinhas?

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 O que as Redes Neurais Convolutivas Enxergam?
Luis Felipe de Araujo Zeni

O uso de deeplearning em visão computacional tem se tornado onipresente. A maioria dos métodos, no estado da arte da área, utilizam em ao menos uma parte do pipeline uma rede neural convolutiva (CNNs). Entretanto, existe o mito de que tais redes funcionam como uma caixa preta. Que não é possível ter controle sobre as feições que a rede vai aprender. Ou que não é possível saber o que a rede esta aprendendo. Esta palestra afronta tais mitos, abordando as técnicas mais recentes do estado da arte para interpretar e entender o que uma CNN esta ?enxergando?.

17:40 às 18:30 Incerteza em Machine Learning
Roberto Silveira

Nessa palestra, vamos falar sobre o conceito de incerteza de predições em machine learning/deep learning. Atualmente, muitos dos métodos e modelos não consideram essa variável na hora da concepção, e para algumas aplicações isso é extremamente importante. Vamos falar de incerteza no modelo e incerteza nos dados, quais as técnicas para inserir incerteza na predição, e quais a tendências futuras nessa área.

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

Quinta-feira, 6 de Dezembro de 2018

10 às 19h

UniRitter

Rua Orfanotrófio, 555
Alto Teresópolis | Porto Alegre - RS

Informações sobre Data e Local


Público Alvo

Todos os níveis de conhecimento e estudantes, profissionais e curiosos pela área.


Investimento

presencial:R$ 265,00

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.
Trilha Carreiras: Você poderá assistir às palestras da trilha Carreiras do mesmo dia.
Trilha Stadium: Você poderá assistir às palestras da trilha Stadium do mesmo dia.


Palestrantes desta trilha

Alexandre Santos Costa
Alexandre Santos Costa
ArcTouch Mobile & Connected Experiences
Luis HGO
Luis HGO
TCE-RS
Thaissa Bueno Sanches
Thaissa Bueno Sanches
Mobivement Mobile Solution

Patrocinadores

Diamond





TDC +Diversidade


Patrocinio TDC Online


Patrocínios e Apoios Trilha e Workshop


Realização

Companhia Aérea Oficial