Astrobox: Escalabilidade para altos volumes de dados

Vamos nessa palestra aprender um pouco mais sobre a solução interna de visualização de dados da Hotmart, sua aplicação e desenvolvimento.

Gustavo Ferreira @Hotmart

Desenvolvedor com foco em simplicidade, escalabilidade e entrega de valor ao usuário final. Iniciei minha carreira desenvolvendo minhas próprias soluções, passei por diferentes tipos de softwares em diferentes modelos de negócio e hoje atuo em soluções de alta demanda que utilizam o conceito de streaming para dados.

Raphaela Curvão @Hotmart

Product Manager da diretoria de dados da Hotmart, possui uma visão data driven. Formada pela PUC-RJ e Pós graduação pela Fundação Getulio Vargas (FGV)

https://hotmart.com/pt-br

Understanding and Mitigating Online Harms Using AI

Indisputably, the Web has revolutionized how people receive, consume, and interact with information. At the same time, unfortunately, the Web offers a fertile ground for online harms like the spread of hateful content and false information; hence there is a pressing need to develop techniques and tools to understand, detect, and mitigate these issues on the Web. In this talk, I will present our work on understanding and detecting hateful content using recent Artificial Intelligence (AI) advancements. The talk will focus on how we can use AI models to detect hateful content across multiple modalities (text and images) and understand the spread and evolution of hateful content online. I will conclude the talk with ongoing work on how prone Text-to-Image models are (e.g., Stable Diffusion in generating unsafe content).

Savvas Zannettou

Savvas Zannettou is an Assistant Professor at Delft University of Technology (TU Delft) and an associated researcher with the Max Planck Institute for Informatics. Before joining TU Delft, he was a Postdoctoral Researcher at Max Planck Institute for Informatics. He obtained his PhD from Cyprus University of Technology in 2020. His research focuses on applying machine learning and data-driven quantitative analysis to understand emerging phenomena on the Web, such as the spread of false information and hateful rhetoric. Also, he is interested in understanding algorithmic recommendations on the Web, their effect on end-users, and to what extend algorithms recommend extreme content. Finally, he is interested in analyzing content moderation systems to understand the effectiveness of moderation interventions on the Web.

https://zsavvas.github.io/

Problemas de Roteamento na Robótica: Desafios Práticos e Oportunidades

Nesta palestra vamos abordar e discutir as principais dificuldades que problemas clássicos de roteamento apresentam ao serem utilizados em sistemas reais. Serão apresentadas variações e modelagens que permitem representar melhor diferentes situações no contexto da robótica, tais como restrições de movimento, casos de falha na navegação e características limitantes do ambiente.

Douglas Guimarães Macharet

DCC/UFMG
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Automatização de raciocínio via solucionadores SMT

Solucionadores SMT são amplamente utilizados na indústria para a automação de aplicações de métodos formais em diversos domínios, tais como verificação de programas, verificação de hardware, análise estática, segurança, geração de testes, síntese de programas, etc. Veremos como utilizar solucionadores SMT para resolver diversos problemas computacionais que surgem nesses domínios.

Haniel Moreira Barbosa

DCC/UFMG
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Afinal o que é um curso de graduação em Cibersegurança?

Esta miniapresentação divulgará a iniciativa da Sociedade Brasilieira de Computação (SBC) através da sua Diretoria de Educação em propor um referencial de formação para os cursos de graduação em Bacharelado em Cibersergurança. Há uma carência mundial de profissionais nesta área. O objetivo é apresentar de modo simples os eixos que abragerão o curso e sua diferença para os cursos, bem como tirar dúvidas da audiência desde o contéudo técnico até as possíveis áreas de atuação.

Aldri Luiz dos Santos

DCC/UFMG
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Jogos, Quebra-Cabeças e Complexidade Computacional

Muitos jogos e quebra-cabeças atraem o interesse de pessoas em busca de desafios intelectuais. De certa forma, a dificuldade de uma atividade ajuda a torná-la instigante: um quebra-cabeça muito simples rapidamente se torna desinteressante. Frequentemente tal dificuldade pode ser formalizada, permitindo demonstrar que tais jogos também são difíceis, em diferentes níveis, até mesmo para modelos computacionais.

O estudo da dificuldade de jogos acompanhou os avanços da complexidade computacional, não só utilizando as ferramentas já existentes para a determinação da dificuldade de certos jogos, mas também motivando o desenvolvimento e formalização de novas ideias e modelos.

Nesta palestra discute-se como diferentes jogos (ou mesmo diferentes versões de um mesmo jogo) se posicionam em diversas classes de complexidade, não só nas famosas classes P e NP, mas até em classes mais gerais, como PSPACE e EXP.

Vinicius Fernandes dos Santos

DCC/UFMG
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Ciência de Dados Aplicada à Saúde

Apesar do entusiasmo atual associado ao uso de algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina, seu uso real ainda é um desafio em vários cenários de aplicação e há uma consciência crescente da necessidade desses algoritmos serem compatíveis com valores éticos, morais e humanos. Nesta palestra, argumentamos que empregar esses modelos e técnicas efetivamente exige que eles sejam contextualizados ao domínio, interpretáveis para os usuários finais e automatizados tanto quanto possível. Discutiremos esses requisitos e apresentaremos alguns resultados recentes que alcançamos no âmbito das aplicações em saúde, em particular na cardiologia.

Wagner Meira Jr

DCC/UFMG
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