Esquenta - Inteligência Artificial
Informações do evento
Sobre este evento
Hey girl, pegue sua cerveja, seu vinho ou seu suco e junte-se a nós à uma conversa leve e introdutória sobre o mundo da Inteligência Artificial, vamos falar sobre desenvolvimento de projetos em IA , além de como iniciar uma carreira na área, passando pelos desafios e perspectivas futuras.
Contaremos com a presença de mulheres influentes na área:
Amanda Ferraboli - Sou uma cientista de dados convertida com formação em ciências sociais. Fiz graduação em Relações Internacionais pela Universidade de São Paulo (USP) e iniciei a pós-graduação em 2019 como aluna especial do departamento de ciência da computação do Instituto de Matemática e Estatística (IME-USP). Comecei minha carreira como cientista de dados em 2016, trabalhando como consultora na IBM. Tenho experiência de 4 anos trabalhando na indústria de mineração, desenvolvendo uma ampla gama de iniciativas, desde relatórios exploratórios e painéis de diagnóstico, até modelagem de manutenção preditiva e implementações de otimização de processos. Atualmente me dedicando à transformação da indústria imobiliária como cientista de dados na Loft. Minha dedicação se divide entre modelos de avaliação automatizados, desenvolvimento de pesquisas e iniciativas de diversidade e inclusão.
Andressa Freires - Sou cientista de dados na PicPay e uma das representantes do grupo de inclusão e diversidade, além de integrar o grupo de cultura. Sou coordenadora administrativa da Uneafro, que oferece cursinhos populares a jovens negros e de baixa renda. Faço parte do AfroPython, que é um movimento de inclusão e empoderamento de pessoas negras na área de Tecnologia da Informação. Estou na área de ciência de dados há 3 anos.
Cleiane - Mãe do João, casada, docente no IFNMG há 12 anos, mestre em ciência da computação e curiosa das áreas de Banco de Dados, Aprendizagem de Máquina, Interface Homem Máquina e Engenharia de Software. Me aproximei da área de Inteligência Artificial durante o mestrado ao pesquisar sobre sistemas de recomendação usando mineração de preferências
Danielli Araújo Lima - Sou cientista da computação e tenho doutorado em Inteligência Artificial. Lidero o Laboratório de Inteligência Computacional e Robótica (LICRo) IFTM Campus Patrocínio. Tenho um projeto de Extensão pelo YouTube e estamos capacitando 200 docentes em tecnologias digitais. Adicionalmente oriento alunos em pesquisas e já publicamos em eventos nacionais e internacionais, e já fomos premiados com melhores trabalhos científicos.
Fernanda Santos - Mestranda em ciência da computação com foco em inteligência computacional, formada em gestão da informação, apaixonada por transformar dados em informação para melhorar a tomada de decisão. Cientista de dados e professora na área de Analytics. Adoro participar de eventos e comunidades na área de tecnologia e principalmente aqueles que incentivam as mulheres a conhecer e trabalhar na área.
Giulia Falcão - Graduanda em Ciência da Computação, Engenheira de Software pelo CESAR, integrante do grupo de pesquisa NoHate e tem interesse em temas como Machine learning, Processamento Natural de linguagem, Inteligencia Artificial e balanceamento de dados.
Jessica Santos - Mestra em Sistemas de informação com pesquisa em Reconhecimento de Padrões pela USP, atualmente é Líder de uma equipe que trabalha com Ciência de Dados aplicada à saúde na NeuralMed, onde usa Deep Learning para auxiliar diagnóstico com imagens médicas. Ela também participa de projetos que encorajam mulheres na área de Ciência de Dados como WiDS e WIMLDS. É vegetariana, adora animais, séries, ler e aprender novos hobbies.
Marlete Maria da Silva - Doutoranda em Sistemas Mecatrônicos, Mestre em Engenharia Biomédica da Universidade de Brasília. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, Lógica de Programação. A pesquisa de doutorado envolve a área de Robótica de Reabilitação Social, com foco em Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Redes Neurais, Robôs Humanóides, Processamento de Linguagem Natural e Computação Cognitiva.