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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.

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.

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.

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.

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.

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.

Apresentação de cases reais de uso de modelagem matemática para tomada de decisão em diversas áreas de negócio.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.