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CIÊNCIA DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
27 de setembro

A Inteligência Artificial avançou de forma expressiva nos últimos anos, tirando proveito do aumento do poder computacional com custos cada vez menores, o que por sua vez viabilizou a coleta e armazenamento de grandes volumes de dados, utilizados para aprimorar algoritmos de aprendizado. O progresso é inegável, com resultados consistentemente melhores no reconhecimento automático de imagens/padrões, processamento de linguagem natural e desenvolvimento de veículos autônomos. Hoje estes sistemas usam 100 vezes mais dados para alimentar modelos de 5 a 10 vezes mais complexos que são executados em microprocessadores 1000 vezes mais rápidos, se comparados com o que era feito na década anterior.

Máquinas já são hoje capazes de aprender através do uso de técnicas avançadas oriundas da Ciência de Dados. No futuro espera-se que as aplicações e sistemas hoje existentes se tornem ainda mais rápidos, inteligentes e intuitivos. Os impactos disto já começam a ser sentidos e serão ainda mais profundos, transformando hábitos de consumo, a organização das empresas, as cadeias de produção e a sociedade como um todo.

Venha entender como isto está acontecendo, explorando aplicações práticas destas tecnologias e discutindo a capacidade do Brasil em acompanhar esta nova onda de inovações.

Coordenação: John Lemos Forman

14h às 14h20 – A Rede CDIA.Rio
Palestrante:
John Forman – TI Rio / Riosoft

14h20 às 14h40 – Visão Geral da Ciência de Dados
Palestrante:

Hélio Lopes – PUC-Rio

14h40 às 15h – Visão Geral da Inteligência Artificial
Palestrante:

Priscila Machado Vieira Lima – UFRJ

15h – Apresentações Relâmpago

LAB245 –
Maria Luiza Reis – Pesquisa em dados não estruturados e aprendizado de palavras
MST Newton Fleury – Modelagem de Negócios para empreendimentos baseados em tecnologia
PSAFE Emilio Simoni – Fighting techniques in Kaggle war –
TWIST Fernando Ferreira – Inteligência Computacional aplicada ao setor de Comunicação e Marketing

15h20 às 15h40 – Novos perfis profissionais em torno de Ciência de Dados
Palestrante:

Eugenio Caner – Murabei

15h40 às 16h – Ciência de Dados em Saúde: Oportunidades e Desafios
Palestrante:

Alberto Dávila – Fiocruz

16h às 16h20 – Ciência de Dados

16h20 às 16h40 – Machine Learning as a Service – casos reais de uso na Wikipédia
Palestrante:
Henrique Andrade – Wikipédia

16:40h – Apresentações Relâmpago

GPE –  Bruno Adam Osiek Aplicações e usos em Text Analytics
Wespa – Diego Souza – Inteligência Artificial em Aplicações Ágeis
Lab Cores/UFRJJonice Oliveira – Ciência de Dados Sociais – Extraindo conhecimento das interações
AMTRicardo Lugão – Atuação da computação de alto desempenho em AI
J.FormanJohn Forman – Plataformas para Ciência de Dados

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