Track: Machine Learning e Inteligência Artificial

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A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm sido o grande trunfos das empresas para otimizar tarefas e maximizar lucros, seja através de recomendação de conteúdo, identificação de fraudes ou otimização de processos. A medida que o uso destas técnicas se populariza, as tecnologias que auxiliam na construção de aplicações ficam cada vez mais maduras e efetivas.

Esta trilha concentra os mais recentes avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina, focando em soluções robustas e escaláveis que utilizam as mais modernas práticas e ferramentas do mercado.

11:00am - 11:50am

Por Amanda Casari
Senior Product Manager + Data Scientist at SAP Concur

    Machine learning fits mathematical models to data to derive insights or make predictions. Engineering the features that sit between data and models is a crucial step in the machine learning pipeline, because the right features can ease the difficulty of modeling and enable results of higher quality. In this talk, we will dive deeper into the mechanisms behind popular feature engineering techniques and walk through use cases of where these techniques are most useful. You will be able to...
12:05pm - 12:55pm

Por Juliano Viana
CTO da Kunumi

Imagine criar uma Rede Neural que não tem uma estrutura fixa, mas cuja estrutura se adapta de acordo com características do dado que está processando em cada momento. Imagine escrever Redes Neurais usando as mesmas abstrações adotadas na programação tradicional (funções, objetos etc.). Imagine debugar estas redes usando as mesmas ferramentas que você usa em sistemas do dia-a-dia. Parece ousado demais? Pois é o que frameworks de Deep Learning baseados em programação imperativa como PyTorch e...

2:30pm - 3:20pm

Por Katharine Jarmul
Founder at Kjamistan

The increased use of machine learning (both simple and advanced) to make decisions that impact business and at times, our culture and our lives, is simply a fact in today’s world. Determining ways to make accountable, fair and ethical decisions when using AI or machine learning is a subject of much debate and current research. Should one strive for ethical models if the world itself is unfair? Should models be regulated or should users have a choice about automated decision making? If we...

3:35pm - 4:25pm

Por Nick Pentreath
Apache Spark Committer & Principal Engineer at IBM

The common perception of machine learning is that it starts with data and ends with a model. In real-world systems, a critical missing piece is the deployment of models to production. However currently there are few (if any) widely accepted, open and standard solutions available.

In this talk I will explore the current state of production deployment options for various model types and frameworks. The talk will cover the various available options for the most popular and widely used ML...

4:40pm - 5:30pm

Por William Colen
Head de IA na Stilingue Inteligência Artificial

Extrair informações a partir de dados não-estruturados, tais como documentos, mensagens, notícias e posts em redes sociais, é um problema que vem ganhando cada vez mais importância no dia-a-dia do Cientista de Dados. Nesse contexto, o processamento de linguagem natural (PLN) tem um papel fundamental.

Nesta palestra, veremos como utilizar o Apache OpenNLP nesses desafios e como é o seu suporte a língua portuguesa. Serão realizados experimentos com os modelos existentes e com modelos...

6:00pm - 6:50pm

Por João Comba
Professor Associado em Ciência da Computação, UFRGS

A produção e aquisição de dados nunca foi tão ampla, diversa e acessível. Redes sociais e urbanas, dados governamentais e dispositivos móveis geram quantidades imensas de dados.

Nesta palestra eu apresentarei vários estudos de caso para ilustrar como a análise visual pode ser usada para extrair insights sobre os dados. Os estudos de caso incluem técnicas de analítica visual para dados de batimento cardíaco de pessoas fazendo exercício físico, visualização da posição e sequências de...

Host: Everton Gago Especialista em Ciência de Dados no iFood

Tracks

Quarta-feira

  • Engenharia de Dados

    Armazenando e processando Big Data com eficiência.

  • Microservices e Web APIs

    Da ubiquidade das APIs a microservices ultra-modulares, frameworks modernos e os desafios de implantação, gestão e pós-produção.

  • JavaScript e Web

    Desenvolvimento com HTML5, JS, CCS3, HTTP/2 e novas tendências da web moderna.

  • IoT: Tecnologias do Mundo Real

    Conheça experiências de mundo real em IoT, bem como tecnologias que vão habilitar os próximos grandes avanços desta revolução.

  • Solutions Track #1

    Conheça soluções, ferramentas e técnicas de empresas parceiras do QCon São Paulo.

Quinta-feira

Sexta-feira

  • Data Science Aplicada

    Da teoria à prática: como grandes cases do Brasil e do mundo têm utilizado DataScience para alavancar seus negócios.

  • Containers: o Estado da Arte

    Muito mais do que uma tecnologia, Containers são uma plataforma. Qual é o estado da arte, novidades, tendências e casos de uso sobre esta revolução.

  • Ciência da Computação no Mundo Real

    Temas discutidos na academia que podem nos ajudar a obter melhores resultados em nosso dia-a-dia.

  • Linguagens do Século 21

    Linguagens e plataformas emergentes no server-side, com ênfase em linguagens projetadas especificamente para alta concorrência e sistemas distribuídos.

  • Carreira e Soft-Skills

    Profissionais de sucesso vão muito além das suas habilidades em escrever código. Como potencializar seu desenvolvimento como profissional.