15 e 16 de março de 2023
09h00 - 11h30 (BRT)
AGENDA
Dia 1 | Quarta-feira, 15 de março de 2023
Dia 1 | 9h00 - 9h15
Sessão de Abertura
Os dados estão no centro de todos os aplicativos, processos e decisões de negócios e são a base para a entrega de maior valor. As organizações que obtêm sucesso na extração de insights de seus dados são capazes de fornecer previsões precisas, reduzir as despesas operacionais, criar experiências de cliente mais atraentes e descobrir novas oportunidades. Nesta sessão, descubra como tecnologias de machine learning e análise podem revelar oportunidades que antes eram muito difíceis ou impossíveis de realizar, permitindo que organizações com insights baseados em dados resolvam desafios de negócios, acelerem a inovação e fiquem à frente da concorrência.
Cleber Morais
Dia 1 | 9h15 - 9h30
Bate-Papo com Banco Inter
Nesse bate-papo moderado por Cleber Morais, Rodolfo Dolliger, Coordenador Modelamento de fraudes e monitoramento do Banco Inter, contará como o Banco Inter reduziu fraudes com uso de tecnologia de reconhecimento de face. Depois de migrar a sua infraestrutura para a nuvem, em 2017, o Inter, entrou em uma fase de grande crescimento. Somente no primeiro trimestre de 2021, a empresa recebeu 1,7 milhão de novos clientes, ou 98,3% a mais que o mesmo período de 2020. O crescimento no número de clientes trouxe um consequente aumento nas tentativas de fraudes utilizando contas falsas, problema resolvido com o uso da solução Amazon Rekognition.
Rodolfo Dollinger
Dia 1 | 9h30 - 10h00
Adicione Inteligência ao seu negócio com IA
O Machine Learning pode ser aplicado a muitos desafios comuns em várias funções de negócios e indústrias verticais. Desde aprimorar a experiência do cliente até melhorar a produtividade das equipes técnicas, esses casos de uso de aprendizado de máquina ajudam a otimizar tarefas complexas, caras e que exigem sobrecarga humana. Hoje o ML é parte integrante da Amazon, aplicado a áreas como personalização e supply chain há mais de 20 anos. Nessa sessão mostraremos como a Amazon usa de ML para ter vantagem competitiva no mercado.
Felipe Pojo
Dia 1 | 10h00 - 10h30
Operações de Machine Learning
À medida que as empresas adotam o machine learning em suas organizações, os fluxos de trabalho manuais para criar, treinar e implantar modelos de ML tendem a se tornar gargalos para a inovação. Para superar isso, as empresas precisam criar um modelo operacional claro definindo envolvendo diferentes áreas, as quais devem colaborar e interagir. Essa combinação de ML e operações (MLOps) está ajudando as empresas a otimizar seu ciclo de vida de ML de ponta a ponta e aumentar a produtividade dos dados, mantendo a alta precisão do modelo e aprimorando a segurança e a conformidade. Saiba mais nessa sessão.
Evandro Franco
Dia 1 | 10h30 - 11h30
Bate-Papo entre especialistas
O machine learning pode ajudar você a atingir seus objetivos e impulsionar seus negócios, melhorando as experiências dos clientes, aumentando a produtividade dos funcionários, cortando custos e reduzindo fraudes. No entanto, encontrar o lugar certo para começar a aplicar o machine learning pode ser difícil. Esta sessão será uma discussão entre especialistas do mercado em AI/ML que trarão seu ponto de vista sobre a importância dessa tecnologia, seu benefícios e aplicabilidade.
Bruno Aquino
Mateus Neves
Vinicius Caridá
Fabio Balancin
Guia de níveis
Nível 100: Introdutório
As sessões visam fornecer uma visão geral dos serviços e recursos da AWS e
supõem que os participantes são novos no assunto.
Nível 200: Intermediário
As sessões visam fornecer informações sobre práticas recomendadas, detalhes de recursos de serviços e demonstrações e supõem que os participantes têm um conhecimento introdutório dos tópicos.
Nível 300: Avançado
As sessões mergulham mais fundo no tópico selecionado. Os apresentadores supõem que o público alvo tem alguma familiaridade com o tópico, mas podem ou não ter experiência direta.
Nível 400: Especialista
As sessões destinam-se a participantes profundamente familiarizados com o tópico, que já implementaram uma solução por conta própria e se sentem confortáveis com o funcionamento da tecnologia.
Cleber Morais - Diretor Geral da AWS para o Brasil, liderando a operação comercial local. Com mais de 30 anos de experiência na indústria de TI. Em 2021 e 2022 foi nomeado um dos 50 líderes da indústria de TI mais influentes na Ibero-América, pelo HITEC.
Rodolfo Dollinger - Formado em Engenharia Mecânica, Mestrando em Modelagem Matemática e Computacional, atua com Machine Learning e AI há 6 anos. Parte de sua experiência é na área industrial,com modelagem e otimização de processos, onde pode participar no desenvolvimento de produtos digitais para a área petrolíferae na construção da arquitetura de MLOps. Atualmente está envolvido com modelagem aplicada ao antifraude, em processos de biometria,perfil comportamental e processos transacionais
Evandro Franco - Arquiteto de soluções especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning na Amazon Web Services. Em sua função, ele ajuda as empresas a superar seus desafios de negócio utilizando a plataforma da AWS. Ele tem mais de 15 anos de experiência na área de tecnologia, passando por desenvolvimento de software, Infraestrutura, Serverless e Machine Learning.
Fábio Balancin - Arquiteto de Soluções na AWS que trabalha com startups. Ele ajuda a projetar soluções que atendam às necessidades dos clientes usando serviços AWS, incluindo Machine Learning. Com 25 anos de experiência na tecnologia, ele tem conhecimento em diversas áreas de mercado e experiência em implementação de projetos de software em múltiplas camadas e arquiteturas.
Felipe Pojo - Lidera o desenvolvimento de negócios em Inteligência Artificial e Machine Learning na AWS América Latina. Possui mais de 8 anos de experiência desenvolvendo soluções de negócio em IA e ML para casos de uso em IA conversacional, processamento de linguagem natural, visão computacional, e ciência de dados, suportando a entrega de projetos de transformação digital e inovação para empresas de todas as indústrias.
Mateus Neves - Ph.D em Engenharia Elétrica e de Computação, é CTO e cofundador da Gaivota, primeira empresa de software vertical voltada para o agronegócio. Fundada há mais de 5 anos, a companhia trabalhava em segredo com um grupo seleto de clientes até dezembro de 2021. O sistema da Gaivota une software e inteligência para quem faz negócios com a fazenda e permite que organizações de qualquer tamanho tenham processos digitalizados e inteligentes de ponta a ponta, reinventando como se trabalha no setor.
Vinicius Caridá - Engenheiro da Computação, Mestre e Doutor em Ciência da Computação/Inteligência Artificial. Head de Plataformas Digitais de Atendimento, Dados e IA no Itaú. Professor dos MBAs de Machine Learning, Data e BI da FIAP. AWS Machine Learning Hero, Google Developer Expert (GDE) e líder do grupo de usuários da AWS SP e TensorFlow SP. Mais de 12 anos de experiência em TI e inteligência artificial aplicada a sistemas de controle, sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, assistentes virtuais, chatbots e todo o ciclo de MLOps. Visão estratégica na condução de Tech, Data & AI para alavancar negócios e produtos. Acredita em Tech, Data & AI para impactar pessoas por um mundo mais justo e evoluído. Amante do conhecimento e da inovação.
Bruno Aquino - Há mais de 7 anos atua nos setores Bancário, Varejo e Industrial, nos quais desenvolveu inúmeros projetos envolvendo dados estruturados, NLP, Machine Learning e Deep Learning em casos de Sistemas de Recomendação, Churn, Detecção de Anomalia, Scorecard, entre outros. Atualmente lidera projetos Data Science com metodologias ágeis de inovação, buscando também auxiliar na capacitação de outros profissionais. Possui graduação em Engenharia com ênfase em Modelagem, Otimização e Controle de processos, MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data e Certificação AWS Machine Learning – Specialty