Medical image report generation: methods, evaluation and challenges

Denis Parra

Associate Professor at the Department of Computer Science, in the School of Engineering at PUC Chile. I am principal researcher at the National Center of Artificial Intelligence (CENIA) as well as principal research at the Millenium Institute for Intelligent Healthcare Engineering (iHealth). I am also adjunct researcher at the Millennium Institute for Research on Fundamentals of Data. I hold a professional title of Civil Engineer in Informatics in 2004 from UACh, Valdivia, Chile; and a Ph.D. in Information Science from University of Pittsburgh, USA, advised by Professor Peter Brusilovsky. I earned a Fulbright scholarship to pursue my PhD studies between 2008-2013.

My research interests are Recommender Systems, Intelligent User Interfaces, Applications of Machine Learning (Healthcare, Creative AI) and Information Visualization and I am currently leading the Human-centered AI and Visualization (HAIVis) research group as well as co-leading the CreativAI Lab with professor Rodrigo Cádiz. I am also Faculty member of the PUC IA Lab.

https://dparra.sitios.ing.uc.cl/

Impactos sociais e políticos dos algoritmos e da inteligência artificial

É possível que o avanço da tecnologia e da inteligência artificial (IA) alterem a economia no futuro? Pessoas perderão seus empregos para máquinas? A evolução tecnológica impacta diferentes setores do mercado e aspectos sociais. Será sobre essas e outras questões, como um novo papel da computação que Virgilio Almeida, professor emérito do departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) falará em sua palestra.

Virgilio Augusto Fernandes Almeida

DCC/UFMG
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Aprendizado de Máquina Automático: Passado, Presente e Futuro?

Nessa palestra mostraremos como o aprendizado de máquina automático (AutoML) deixou a academia e passou a ser uma parte importante das grandes plataformas de cloud para aprendizado de máquina. Falaremos sobre os principais métodos, das vantagens e desvantagens, e discutiremos se realmente é possível democratizar o uso de AutoML, independente de conhecimento prévio do usuário em aprendizado de máquina. Por último, mostraremos como métodos de AutoML podem nos ajudar a entender o que funciona ou não para resolver um novo problema de aprendizado.

Gisele Lobo Pappa

DCC/UFMG
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Como o software se tornou o maior designer de hardware

A evolução da complexidade dos circuitos integrados tornou impossível aos seres humanos a tarefa de projetar um hardware sem o auxílio de softwares. Esta apresentação fornece uma visão em alto nível dos principais desafios enfrentados por estes softwares e as soluções atuais para estes problemas.

Ricardo Drummond @Cadence

Gerente de Engenharia de Software

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/