Trilha Machine Learning A capacidade da máquina aprender sem serem programadas
O desafio do aprendizado de máquina derivou da Ciência da Computação através do reconhecimento de padrões em conjunto com a inteligência artificial. Hoje Machine Learning tem sido ferramenta de apoio nas tomadas de decisões, em modelos estatísticos, além de auxiliar o entendimento de toda a informação que produzimos conscientemente ou não, através de inúmeros dispositivos conectados à rede.
Venha entender os desafios que Machine Learning nos propõe e o cases de profissionais que já estão atuando no Brasil.
Natalia Raythz
Paulo Salvatore
Marcus Oliveira
Programação / Palestras
| Conteúdo | |
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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 |
Técnicas de Programação Paralela em Machine Learning
Igor Freitas Aumentar a performance em Treinamento e Inferência em workloads de Machine/Deep Learning, tem-se mostrado um desafio e também uma necessidade, principalmente em ambientes de produção. Nesta palestra serão apresentadas técnicas de programação paralela úteis ao Desenvolvedor tanto na fase de protótipo quando na de deploy, extraindo o máximo de performance na Arquitetura Intel®. |
| 11:10 às 12:00 |
Machine Learning efetivo com AWS: Da extração de dados ao deploy em produção
Bruno Bitencourt Luiz Machine Learning é um tópico que vem ganhando grande destaque. Mas muitas empresas e times tem receio de começar. Mas será que é tão difícil assim? Será que é tão caro?
Nesta apresentação, vamos ver como podemos começar a aplicar Machine Learning em nossos produtos com o mínimo de esforço e custos utilizando o SageMaker, Glue, Lambda e API Gateway. Automatizando nossos pipelines de desenvolvimento e deploy usando tecnologias serverless de ETL pagando só pelo tempo de uso.
Vamos partir de um cenário comum: da extração dos dados do nosso banco relacional, preparar os dados para o treinamento, treinar nossos modelos, tuning, testes A/B, e finamente, disponibilizar em produção via APIs.
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| 12:10 às 13:00 |
De Pai pra filho! A Tarefa de Classificação Hierárquica aplicada em um Case Real sobre Dados Textuais
Fabiola Pereira Muitas soluções de machine learning atualmente são modeladas como problemas de classificação binária ou com múltiplas classes. Entretanto, muitos problemas reais de classificação possuem uma natureza hierárquica, na qual as classes a serem preditas estão organizadas em relações de hierarquia.
Qual a melhor maneira de construir uma solução para esse tipo de problema? Quando identificar um problema de classificação hierárquica? Faz mesmo diferença no momento de modelar a solução?
Nesta palestra apresentarei um case real sobre dados textuais envolvendo mais de 90 classes. Desenvolvemos diferentes soluções utilizando hierarquia e vou compartilhar os resultados e aprendizados sobre o problema.
Usando Visão Computacional para identificar letras em Libras
Gabriel Schade Cardoso Que tal utilizar visão computacional para identificar letras em Libras? Veja como aproveitar os serviços disponíveis no mercado para criar aplicações inteligentes que podem não só resolver problemas do dia a dia, como melhorar a qualidade de vida das pessoas. |
| 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 |
Classificação de grãos de café com IoT e Machine Learning
Diogo Floriano / Marcio Geovani Jasinski Já pensou como funciona o processo de classificação de grãos de café? Além da análise de impurezas, existem mais de 16 características que determinam se um único grão é saudável ou não. Esse serviço é normalmente associado à pessoas especialistas na área, o que torna o processo lento e sujeito a subjetividade dos critérios humanos. Para automatizar esse processo, desenvolvemos uma solução utilizando hardwares de baixo custo como o Raspberry Pi, combinando com a ferramenta de machine learning Google Auto ML. Na palestra serão abordadas metodologias e desafios encontrados no desenvolvimento desde o hardware, o dataset, processamento das imagens e o treinamento do modelo usando machine learning |
| 15:10 às 16:00 |
Veículos Robotizados: Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) baseados em inteligência Artificial
Diego Renan Bruno No contexto de veículos inteligentes existem aplicações envolvendo Inteligência Artificial que são capazes de dar suporte a tomada de decisão para um motorista em situação de risco, seja essa por sonolência ou falha humana na tarefa de dirigir. Estes sistemas são baseados em Aprendizado de Máquina e Visão Computacional e também podem serem aplicados em veículos autônomos, assim, possibilitando detectar falhas no controle automático e corrigir uma falha por meio de rotinas previamente treinadas em um banco de conhecimento heterogêneo e baseado em decisões de segurança. A ideia principal é evitar acidentes de trânsito que geram um grande número de mortes em todo mundo. |
| 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 |
Redes neurais com keras, cntk e tensorflow no Azure machine 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 vamos descobrir suas vertentes , aplicações e o que podemos fazer. |
| 17:40 às 18:30 |
GPU não é luxo, é necessidade!
Waslley Souza A Inteligência Artificial não é uma tecnologia nova, mas hoje em dia com o avanço da capacidade de processamento computacional se tornou um dos assuntos mais comentados. O Deep Learning é uma área dentro da IA, e é ele que está permitindo que projetos como carros autônomos e detecção de câncer através de imagens aconteçam. Nesta seção irei mostrar os motivos para utilizar GPU nos seus estudos.
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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
Quinta-feira, 25 de Abril de 2019
10 às 19h
Av. Governador Gustavo Richard, 850
Centro | Florianópolis - SC
Público Alvo
Publico aberto à profissionais de TI, Análise de Sistemas, Cientistas da Computação. Estatísticos em todos os níveis de conhecimento.
Investimento
presencial:R$ 290,00
Fazendo sua inscrição presencial, você terá acesso a esta
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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.
