TDC BUSINESS
TECNOLOGIAS PARA NEGÓCIOS TRANSFORMADORES

Para garantir que uma Inteligência Artificial seja segura, confiável e imparcial, ela precisa seguir alguns padrões para garantir que seus modelos de IA e Machine Learning sejam muito além de robustos, mas também éticos e eficientes.

Nesta sessão vamos conhecer e conversar sobre os princípios de uma IA responsável e como as empresas estão cada vez mais estudando padrões e frameworks para entregar modelos diligentes.

Utilizando large language models e geradores de embeddings, é possível criar representações de informações não estruturadas (como documentações de um produto) e extrair informações contextuais desses documentos, como sumarização ou geração de FAQ (perguntas e respostas frequentes).

Porém, no mundo real o volume de documentos pode ser um desafio para realizar essa extração de informações sem a perda de contextos e relacionamentos entre as diferentes partes.

Nesta conversa, vamos conhecer a biblioteca LangChain e como podemos adotá-la para criar soluções enriquecidas com Generative AI e utilizando bases bem grandes de documentos.

Com o hype sobre ChatGPT, os arquitetos buscam entender como usar estas tecnologias de maneira rápida dentro das suas empresas. Para isto foi criado o RAG, ou Retrieval Augmented Generation, um padrão para a criação de agentes de IA que possibilita ampliar o conhecimento dos LLMs pela integração de documentos relevantes, históricos, dados personalizados e proprietários a partir da utilização de bancos de dados com Vector Search. Vamos explorar as etapas e opções de arquitetura para aplicações com IA Generativa integradas.

O poder dos Large Language Models (ou LLMs) já foi demonstrado em diversas situações: instruções, descrições, sumarizações e muitos outros casos com uma proficiência muito próxima da humana. No entanto, o campo de aplicações destes modelos vai muito além de textos e linguagem natural. Nesta apresentação, vamos entender como (e porquê) a mesma arquitetura de modelos como ChatGPT pode ser utilizada para descoberta de novas proteínas, novos medicamentos e novas moléculas.

As Redes Generativas Adversariais (GANs) têm demonstrado um tremendo potencial na geração de dados realistas em diversos domínios. No contexto de séries temporais financeiras, as GANs têm despertado um interesse significativo, pois podem aprender e replicar as complexidades das flutuações do mercado. Nesta palestra, exploraremos o artigo "Quant GANs: Deep Generation of Financial Time Series" e discutiremos as aplicações práticas das GANs no fundo Cartesius Capital.

Os modelos de aprendizagem de máquina, tais como os modelos de conversão de texto para fala (TTS), têm evoluído fortemente nos últimos anos. Estes modelos convertem sequências de textos ou de fonemas em fala sintética com alta qualidade. A seguinte proposta visa a apresentar à comunidade acadêmica e da indústria qual é a estrutura de um modelo TTS e capacitá-los no treinamento passo a passo de um modelo TTS para Português Brasileiro. A palestra abordará os principais repositórios de modelos abertos, as principais bibliotecas usadas, bases de dados e configurações prévias. Esta abordagem prática mostrará também o processo de treinamento e geração de amostras de áudio.

Um dos usos mais disseminados de Inteligência Artificial no dia-a-dia é o de transcrição de áudios. Seja na geração de legendas automáticas pelo Youtube ou na captura de comandos de voz para celulares ou Home Assistants, modelos de Automatic Speech Recognition (ASR) são companhia constante de praticamente todo ser humano com acesso a internet.

Esta palestra visa apresentar aos desenvolvedores maneiras atuais de incorporar ASR em português nos sistemas em que estejam trabalhando, através da utilização de algum dos modelos comerciais existentes ou criando seu próprio modelo a partir de trabalhos open-source.