Confira todos os detalhas das trilhas do TDC
Os novos desafios técnicos dos Agentes de IA, Machine Learning, IA Generativa e Model Context Protocol encontram os debates sobre Data Science e a Analytics como ferramentas para o futuro.
CONHEÇA A COORDENAÇÃO
ALINE BARBOSA | linkedin
Mestranda em Filosofia pela PUCRS, com pesquisa sobre política algorítmica e a construção identitária da mulher preta no espaço digital. Graduanda em Letras (Língua Inglesa) e coordenadora do NEABI, do GT-Negritudes e do 8º Colóquio Internacional de Bioética, Neuroética e Ética da IA na PUCRS. Atua há mais de 12 anos na Indústria Criativa, sendo CEO da Cultural Maps e da IBIAMA, empresa de realidade aumentada voltada à inclusão e acessibilidade tecnológica. Integra o GESEG e o projeto RAIES, que pesquisa ética e segurança na inteligência artificial.
MAURICIO BRANDALISE | linkedin
EM BREVE
VALÉRIA BAPTISTA | linkedin
Formada em Ciências da Computação, possui MBA em Cloud Computing pós em Docência para o Ensino Superior. Atualmente cursando MBA em Liderança, Gestão de Equipes e Produtividade, atualmente é Coordenadora e professora dos cursos de Pós em Cloud da XP Educação, MVP e MCT Microsoft. Instrutora técnica e fundadora da comunidade Canal da Cloud. Autora nos livros Cloud Native, Mulheres de TI: Jornadas de aprendizado e inspirações e TI de Salto vol IV. Palestrante, entusiasta de tecnologia Cloud e mentora de carreira.
A medida que os algoritmos influenciam cada vez mais as nossas vidas, garantir a sua imparcialidade torna-se fundamental. Esta apresentação esclarece as nuances da tomada de decisão algorítmica, revelando suas armadilhas e seu potencial. Juntos, exploraremos caminhos para promover a equidade num mundo orientado por dados.
De forma prática e acessível será abordado como agentes de inteligência artificial apoiam processos de UX/UI. Quatro agentes tornam o trabalho mais rápido, consistente e padronizado. São mostrados exemplos reais de como esses agentes contribuem em pesquisa, UX writing, criação de ilustrações e avaliação heurística, além de estarem disponíveis para uso em diferentes contextos. O objetivo é tornar o uso da IA tangível, evidenciando ganhos de produtividade e qualidade em cada etapa.
Você já se perguntou como colocar os seus próprios dados dentro de uma IA, sem depender apenas do que ela já “sabe”?
Nesta apresentação, mostro na prática como montar um RAG com as suas informações do zero: preparação e limpeza de dados, chunking, vetorização (embeddings), armazenamento em banco de dados vetorial e, por fim, integração com um LLM.
De forma simples e objetiva, você vai ver como conectar documentos, FAQs e bases internas à IA para obter respostas alinhadas ao seu contexto e com traço de origem (de onde a resposta veio). Também abordo boas práticas de prompting, relevância (busca semântica) e avaliação básica de qualidade, para que qualquer time possa das os primeiros passos.
Knowledge Graphs (Grafos de Conhecimento) não são novos, e entregam sozinhos grande valor para os negócios, mas a tecnologia está em alta pelo relacionamento simbiótico com LLMs, onde KGs aumentam a acurácia da IA e a IA reduz as barreiras de entrada na tecnologia e aceleram o tempo necessário para extrair seu valor.
Vamos falar desde os fundamentos de Knowledge Graphs até as diferentes combinações que o estado da arte permite entre as tecnologias, onde uma eleva a outra. Será uma oportunidade de entender em mais detalhes o funcionamento e oportunidades que a dupla permite e se inspirar para aplicar no seu dia-a-dia incluindo diferentes modelos de RAG e Agentes de IA!