Eventos

Mauricio Onoda
MadeiraMadeira
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Inteligência Artificial na Agricultura

João Pedro Pinheiro
Kzas
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Explorando bases de conhecimento através de perguntas e respostas facetadas

Diogo Munaro Vieira
PicPay
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Testes metamórficos com Python aplicados a Machine Learning

Dennis Leão
Kzas
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Modelo Bayesianos e suas perspectivas

Daniel Marostica
NZN
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Os segredos da biblioteca Pandas

João Fassina
MadeiraMadeira
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NLP para enriquecimento de atributo

Vinicius Caridá
Itaú
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MLOps - Ciclo de Vida e Principais capacidades.
A ciência de dados e o ML estão se tornando recursos essenciais para resolver problemas complexos do mundo real, transformando setores e agregando valor em todos os domínios. Portanto, muitas empresas estão investindo em suas equipes de ciência de dados e recursos de ML para desenvolver modelos preditivos que podem agregar valor aos negócios. Nesse contexto surge a cultura e prática de MLOps. MLOps significa unificar o desenvolvimento de sistemas de ML (Dev) e a operação de sistemas de ML (Ops) com automação e o monitoramento de todos os passos da construção do sistema de ML, inclusive integração, teste, lançamento, implantação e gerenciamento de infraestrutura.

Lenora Schwaitzer
UFES
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Impactos da LGPD, confiança e proveniência de dados.
A apresentação é fruto de pesquisa interdisciplinar atualmente em desenvolvimento na área de banco de dados e arquivos. A proposta da palestra é a de, a partir de uma abordagem histórica, jurídica e tecnológica, estabelecer premissas, identificar desafios e levantar hipóteses e caminhos que podem ser percorridos para o tratamento de dados em um ambiente cada vez mais digital e em consonância com a LGPD.

André Maranhão
Banco do Brasil
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Nowcasting brasileiro do Covid-19 em Alta-dimensão e inferência casual para políticas de Lockdown.
Apresentaremos um modelo de nowcasting para o covid-19 em alta-dimensão para os dados brasileiros e os resultados de um estudo de inferência causal sobre políticas de Lockdown para as UF brasileiras.

Débora Cíntia Marcilio
LACTEC
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Aplicação de pesquisa operacional no mercado energético
Nessa conversa pretendo apresentar as principais características da indústria de energia elétrica e seus segmentos, elencando os projetos já desenvolvidos pela equipe de mercado do Lactec, com foco na aplicação da pesquisa operacional no mercado de energia do Brasil.

Juliana Guamá
Take
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A carreira de Ciências de Dados
Vamos percorrer alguns tópicos da carreira e atuação do cientista de dados, apresentando o que é abordado nas universidades, o que não é abordado e o que as empresas esperam de um cientista de dados.

Erick Douglas
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e
Flávio Galon
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Mantis - Inteligência artificial a serviço da agricultura de precisão.
A agricultura de precisão tem crescido exponencialmente nós últimos anos. O projeto Mantis, da empresa de tecnologias de agricultura de precisão Agres, é um belo exemplo. Utilizando sistemas inteligentes de visão computacional, o projeto visa gerar economia de recursos e diminuição do impacto ambiental. Nesta palestra iremos explicar como utilizamos a inteligência artificial no campo e quais foram os avanços já obtidos.

Larissa Xavier de Melo
Itaú
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Redes Neurais Convolucionais em Processamento de Linguagem Natural
A Rede Neural Convolucional é uma arquitetura de rede neural utilizada como pré-processamento de dados, originalmente utilizada em imagens. Ela é um recurso utilizado para extrair aspectos importantes das observações de entrada atribuindo pesos e vieses que possam ser aprendidos. De forma similar em PNL, as redes convolucionais são muito utilizadas para identificar determinadas características e padrões desde que transformado o conjunto de palavras em um arranjo matricial ideal. Nessa palestra falaremos sobre como utilizar CNN para obter bons resultados em modelagens de frases.

Paulo José da Silva e Silva
Unicamp
Lattes

Otimização e Covid-19
Quando a Covid-19 se apresentou a resposta da academia foi imediata. Subitamente vários pesquisadores passaram a buscar soluções para problemas imediatos. Nessa conversa apresentarei algumas ideias de como usar técnicas de otimização para atacar desafios da pandemia.

Francisco Aparecido Rodrigues
USP
Lattes

Complexidade em toda parte
O que a Internet, a sociedade, as interações celulares e os ecossistemas têm em comum? Em principio, nada que podemos imaginar, mas esses são exemplos de sistemas complexos. O estudo desses sistemas permite entender como epidemias se propagam em nossa sociedade, como falhas afetam o funcionamento da internet e como mutações em células causam o câncer. Para estudar esses sistemas, usamos modelos matemáticos e computacionais de modo a entender como é a estrutura do sistema, seu funcionamento e como podemos controlar sua dinâmica. Por exemplo, podemos mapear as interações entre as pessoas e simular processos epidêmicos em nossa sociedade, de modo a determinar uma maneira efetiva de realizar uma campanha de vacinação. Essa mesma ideia pode ser aplicada para tornarmos a internet e as redes de transmissão de energia mais robustas. Nessa palestra apresentaremos os conceitos fundamentais de sistemas complexos e mostraremos como podemos estudar esses sistemas usando matemática e simulações computacionais.

19:00 - 19:05

Apresentação

19:05 - 19:10

Diga oi

19:10 - 19:20

Introdução ao evento

19:20 - 19:30

Software de Código Aberto

19:30 - 21:30

Workshop de Git + GitHub + GitKraken

Luis Pinto
Zero Gap
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Cases de Otimização na Indústria
Apresentação de cases reais de uso de modelagem matemática para tomada de decisão em diversas áreas de negócio.

Jéssica Santos
NeuralMed
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IA na Medicina: motivações e desafios para um Cientista de Dados
Nessa palestra iremos ver algumas das principais aplicações de inteligência Artificial na Medicina, alguns dos motivos que os fazem importantes e as principais técnicas e desafios na análise desse tipo de dado.

Lucas de Barros Teixeira
AMcom
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Hack Ibama: Explorando Dados Ambientais
Com abordagem simples quero trazer para todos conceitos e práticas de dados abertos, usando tecnologia/python! Vamos acessar, analisar e hackear os dados do IBAMA (órgão ambiental). SIM, vamos codar e aprender muito.

Diandra Kubo
Nubank
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Uso da U-Net no pré-processamento de imagens de documentos
No processamento de documentos em cenários da vida real, é comum ter que lidar com artefatos que afetam negativamente a qualidade de análise. Com o objetivo de mitigar o impacto desses artefatos, usamos a rede neural convolucional U-Net, uma rede de sucesso na segmentação de imagens biomédicas. Para treinar a rede, dados artificiais foram utilizados, e nessa apresentação, iremos mostrar o passo-a-passo pra utilização do framework proposto.

Melissa Weber
Quansight
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O Ecossistema Científico no Python
Quem trabalha (ou quer trabalhar) com ciência de dados sabe que o conhecimento das bibliotecas científicas coletivamente conhecidas como PyData é fundamental. Muitos projetos de ciência de dados envolvem aplicações em várias linguagens e o Python é uma das mais populares nesse contexto. Nessa palestra, falaremos sobre a utilização destas bibliotecas, a interação entre elas e as comunidades que as mantém. Além disso, discutiremos boas práticas para o desenvolvimento de software científico e de análise de dados, incluindo padrões de interação da comunidade open source e iniciativas voltadas para formar não apenas usuárias, mas também contribuidoras para estas bibliotecas.

Mesa Redonda

Bate papo sobre a atuação das mulheres no mercado de trabalho

Thiago Marques
EstaTiDados
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Data Science: Estatística na veia
Com o hype da Ciência de Dados e Big Data, tivemos ótimos avanços em relação ao conhecimento da profissão do estatístico e maior divulgação da mesma, contudo houve também uma banalização grande das técnicas estatísticas, essa apresentação tem como objetivo mostrar a importância na estatística no campo da ciência de dados e mostrar a dicotomia: aplicações tradicionais vs aplicações modernas da Estatística, de uma forma descontraída.

Gustavo Lucchin
BRF
Linkedin

Otimização aplicada a agroindústria
Será abordado de uma forma prática como a aplicação da otimização linear se integra nos processos da agroindústria desde a rotina, projetos até a tomada de decisão de futuros negócios.

Alexandre Behling
UFPR
Lattes

Aspectos estatísticos, métodos e desafios na modelagem da biomassa
O escopo que será abordado na apresentação visa contribuir para explicitar avanços metodológicos já definidos e aplicados em outros paídes e, com certeza, permitirão assegurar uma avaliação de biomassa mais apropriada, principalmente quando tratados os aspectos de compatibilidade entre as estimativas da biomassa dos componentes com a biomassa total e com maior eficiência estatística.

Cauê Guimarães
EBANX
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Análise Estatística para Avaliar o Desempenho de Atletas de Futebol Profissional
O futebol profissional teve seu início em 1885, na Inglaterra, com a criação das primeiras ligas oficiais. Desde então, houve muitas mudanças e evoluções, nos aspectos físicos, táticos e técnicos. Todavia, ainda existe muita subjetividade no meio, principalmente quando o objetivo é mensurar o desempenho de um atleta. Atualmente, o máximo de fundamentação teórica existente no futebol é utilizado por alguns dos grandes clubes da Europa com base em estatísticas descritivas e pontuais para decidir sobre contratações. Este trabalho propõe uma metodologia para classificar os atletas de futebol profissional baseada em seu desempenho. Essa metodologia envolve o uso de técnicas multivariadas, tais como análise de agrupamentos, análise de componentes principais e análise fatorial. Também traz uma simulação usando programação linear para contratação de jogadores.

Artur Ziviani
LNCC
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Ciência de Redes em Ciência de Dados: Desafios e Oportunidades
Esta palestra visa apresentar uma visão geral das minhas atividades envolvendo caracterização, análise e modelagem de redes complexas, uma área que vem internacionalmente se consolidando como ciência de redes. Em um contexto mais amplo, essas atividades relacionadas a redes complexas se inserem como uma linha de pesquisa nas iniciativas recentes no Laborátorio Nacional de Computação Científica (LNCC) em torno de ciência de dados, que serão também contempladas na palestra. Em particular, serão apresentadas atividades recentes em diferentes áreas como modelagem e análise de redes complexas dinâmicas, interação entre redes complexas e aprendizado de máquina, bem como exemplos de aplicação de ciência de redes em contextos interdisciplinares.

Prof. Mariana Kleina
Departamento de Engenharia de Produção, UFPR.
Site e Lattes

Aplicações de Redes Neurais Artificiais

Serão abordadas diversas aplicações práticas de Redes Neurias Artificiais em problemas de previsão e classificação, realizadas por alunos da Universidade Federal do Paraná. Os problemas abordam temas variados, tais como previsão de demanda, volatilidade de criptomoedas, concessão de crédito bancário, informações futebolísticas, climatologia, entre outros.

Marcelo Trindade, Ph. D.
Rentcars
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Uma conversa sobre Machine Learning
Nesta palestra serão abordados alguns exemplos mais comuns de algoritmos, os desafios do machine learning desde a elaboração de modelos até sua subida para produção e perspectivas futuras.

Guinther Kovalski
PACER
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Desmistificando as Redes Neurais Convolucionais Profundas
Redes Neurais Convolucionais fazem parte do nosso dia a dia, dos efeitos e filtros em redes sociais a promessa do carro autonomo, esta técnica poderosa é na verdade, muito mais simples do que parece.

Abel Soares Siqueira
CiDAMO/UFPR DMAT

Otimização e Modelagem Matemática na Linguagem Julia

João Manrique
James

Inteligência Artifical, Dados e a Verdade Não Dita

Cleibson Almeida
Deliverey Center

Competição Analítica

Thiago Prado
DFIS - UFPR

Quantificadores de Recorrência e a Entropia Máxima dos Microestados de Recorrência