TDC 2019
Porto Alegre
O encontro de comunidades e empresas no Brasil

Trilha Machine Learning Machine Learning e Deep Learning além do buzzword

Muito se fala de Machine Learning, Deep Learning e seu poder supostamente revolucionário, mas poucas vezes se mostra o que há por trás desses modelos e como eles realmente aprendem. Nessa trilha vamos apresentar diferentes conceitos e aplicações de Machine Learning, indo desde conceitos básicos até avanços recentes no campo.

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 Modelando Problemas Relacionais com Graph Neural Networks em Pytorch
Marcelo Prates / Matheus dos Santos Gonzaga

Na última década, redes convolucionais permitiram que Deep Learning avançasse o estado-da-arte em muitos problemas relevantes de processamento de sinais. A vantagem destas arquiteturas está na sua capacidade de extrair features a partir de sinais contínuos, como imagens. No entanto, os objetos de estudo de muitas aplicações importantes não podem ser aproximados por sinais contínuos, sendo melhor representados por meio de grafos. Exemplos incluem moléculas, redes sociais, expressões simbólicas, knowledge graphs e sistemas de partículas. Nesta palestra, mostraremos como deep learning pode modelar esse tipo de problema através de Graph Neural Networks, um tópico emergente em machine learning.

11:10 às 12:00 OCR: o que é e como usar?
Guilherme Malta

OCR (Optical Character Recognition) é uma tecnologia usada com cada vez mais frequência para extrair textos de arquivos de imagem. Comumente resultante de uma sequência de algoritmos envolvendo técnicas de processamento de imagem e machine learning, a tarefa de OCR, mesmo em problemas mais simples, pode não ser trivial para aqueles com pouco conhecimento na área.

O cronograma da palestra será:

  • O que é OCR e para que serve?
  • Tipos mais comuns de OCR
  • Ferramentas de OCR usadas hoje
  • Tesseract e Pytesseract: o que são e como usar.
  • Exemplo de uso: identificando palavras-chave em documentos escaneados (Pytesseract + Jupyter Notebook).
12:10 às 13:00 Explicando modelos Black Box
Cristofer Weber

Modelos de Machine Learning são utilizados em larga escala para automatizar processos decisórios que impactam nossas vidas direta e indiretamente, sem no entanto serem transparentes quanto aos fatores que influenciaram suas previsões. Esta palestra é sobre como interpretar modelos de aprendizado de máquina e suas decisões utilizando técnicas agnósticas aos algoritmos utilizados no treino do modelo, buscando explicar de forma geral quais as variáveis mais importantes identificadas pelo modelo bem como os efeitos positivos e negativos dessas variáveis em cada previsão realizada.

Solução de Problemas Utilizando Aprendizado por Reforço (RL)
Leonardo Bombardelli

Aprendizado por Reforço é uma técnica muitas vezes ofuscada por seus pares na área de Machine Learning, mas que, para as aplicações certas, é uma ferramenta poderosa para solucionar problemas complexos. Nesta apresentação, iremos abordar algumas questões da área, problemas e soluções que ela nos traz e um caso de estudo utilizando Deep Q-Networks para a criação de um agente em jogos de Atari no ambiente Gym Retro do OpenAI.

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 Aplicação de Reinforcement Learning em controle de processos industriais.
Douglas Alves Goulart / RENATO Dutra Pereira Filho

O Reinforcement Learning, conhecido por ser capaz de ter um desempenho melhor que seres humanos em jogos, seria capaz de aprender um desafio tão complexo como controlar processos industriais? A Indústria 4.0, que carrega consigo a inovação tecnológica e a união das áreas de Machine Learning e Engenharia, é essencial para o desenvolvimento econômico. Esta apresentação colabora com o tema se propondo a correlacionar Reinforcement Learning com a área de controle automático de processos, mostrando como respostas de sensores, aberturas de válvulas e especificações de produto se transformam em estados, ações e recompensas.

Abordagens Multimodais para Auxílio-Diagnóstico Computadorizado Utilizando Aprendizado de Máquina Profundo
Alan Baronio Menegotto

A apresentação discorre sobre a teoria envolvida na utilização de abordagens multimodais para criação de aplicações de auxílio-diagnóstico computadorizado utilizando aprendizado de máquina profundo e ilustra através de exemplos o estado-da-arte desse tipo de arquitetura. Por fim serão demonstrados exemplos de arquiteturas para auxílio-diagnóstico de hepatocarcinoma.

15:10 às 16:00 A definir
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 Drag and drop machine learning tool
Thaissa Bueno Sanches

Com a evolução tecnológica , muitas ferramentas tem evoluído, até mesmo em machine learning , onde é possível desenvolver modelos com pouca ou nenhuma programação usando o azure machine learning studio, onde é possivel criar um modelo e utiliza-lo como um webservice rest, implantado em contêiner ou em um servidor web, o que facilita o desenvolvimento de aplicações utilizando machine learning seja para uma POC ou para colocar em produção.

17:40 às 18:30 A definir
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, 28 de Novembro de 2019

10 às 19h

UniRitter

Rua Orfanotrófio, 555
Alto Teresópolis | Porto Alegre - RS

Informações sobre Data e Local


Público Alvo

Cientistas de dados (e aspirantes), engenheiros de Machine Learning e desenvolvedores de software com interesse e conhecimento básico em Machine Learning.


Investimento

presencial:R$ 220,00

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

Alan Baronio Menegotto
Alan Baronio Menegotto
Hospital de Clínicas de Porto Alegre
Douglas Alves Goulart
Douglas Alves Goulart
Universidade Federal do Rio Grande
Marcelo Prates
Marcelo Prates
www.poatek.com
RENATO Dutra Pereira Filho
RENATO Dutra Pereira Filho
Universidadade Federal do Rio Grande - FURG

Patrocinadores

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