TDC SUMMIT IA BRASÍLIA WORKSHOPS

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Descubra como a inteligência artificial pode transformar a gestão de projetos! Nesta palestra, exploraremos como o ChatGPT pode ser uma ferramenta poderosa na criação de planos de projetos eficazes. Desde a definição de objetivos até o monitoramento de progresso, aprenda a integrar a IA em suas práticas de gerenciamento para aumentar a eficiência e a colaboração em sua equipe. Junte-se a nós para uma jornada inovadora que vai mudar a forma como você vê a gestão de projetos!

O que levar:

• Notebook

Pré Requisitos:

• Cadastro no ChatGPT

Público Alvo:

• Gestores de Projetos
• Agile coachs
• Scrum masters
• Product manager and owner

Tópicos abordados:

• Etapas para Criar um Plano de Projeto com ChatGPT. Definição de objetivos e escopo do projeto. Identificação de recursos e stakeholders. Elaboração do cronograma e alocação de tarefas. Ferramentas e Integrações Plataformas que podem ser integradas com ChatGPT. Exemplos de ferramentas de gestão de projetos compatíveis (como Trello, Asana, Jira). Estudos de Caso e Exemplos Práticos. Demonstração de planos de projeto criados com ChatGPT. Exemplos reais de empresas que utilizaram ChatGPT em seus projetos. Boas Práticas e Dicas. Como garantir que os planos de projeto sejam claros e executáveis. Técnicas para melhorar a interação com o ChatGPT. Erros comuns e como evitá-los. Sessão de Perguntas e Respostas. Espaço para o público tirar dúvidas e discutir casos específicos.
• X
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Antes de chegar nas LLMs existe um mundo com conceitos teóricos e práticos sobre ML ""tradicionais"", além disso, muitos problemas REAIS podem ser solucionados com essas soluções.

Neste workshop você aprenderá a desenvolver algoritmos de predição de valores de venda de automóveis, explorando técnicas e ferramentas essenciais de machine learning e passando por todo processo de desenvolvimento, entendimento do negócio/problema, coleta, tratamento, transoformação dos dados, treinamento e validação dos algoritmos. E tudo isso com dados reais.

Ao final do workshop, você terá aprendido os principais fundamentos de machine learning, aprendido na prática como projetos de ML são desenvolvido e estará apto a desenvolver modelos preditivos, contribuindo para tomadas de decisão mais assertivas e estratégicas nas empresas.

O que levar:

• Notebook

Pré Requisitos:

• Acesso a internet
• Conta no google para acessar o google colab

Público Alvo:

• Estudantes, analista de negócios, analista de dados, cientista de dados, engenheiros e rofissionais de outras áreas interessados em saber mais sobre ciência de dados.

Tópicos abordados:

• Python
• Análise de dados
• Machine learning
• Algoritmos de regressão
• Google Colab

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Exposing Local AI Models While Keeping Data Protected

O que levar:

• Notebook com um terminal e acesso a internet.

Softwares instalados necessários:

• Git
• Oc Client

Pré Requisitos:

• n/a

Público Alvo:

• Desenvolvedores

Tópicos abordados:

• n/a

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Um workshop prático com foco na aplicação de Generative AI para solucionar problemas reais. Os participantes irão, com a nossa orientação, desenvolver cases de utilização de IA em produtos de dados para casos de uso específicos.

O que levar:

• Notebook

Público Alvo:

• Interessados em IA e dados

Tópicos abordados:

• Introdução;
• Conceitos e arquiteturas de Datalake house;
• Aplicações para otimização com IA;
• Cases práticos.

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Descubra como a IA generativa está transformando o desenvolvimento de software. Nesta palestra, exploraremos conceitos essenciais como RAG (Retrieval-Augmented Generation), bancos de dados vetoriais (Vector Databases), alucinações e engenharia de prompt (Prompt Engineering). Aprenda como esses conceitos e os fundamentos dos Large Language Models (LLMs) podem ser aplicados em seus projetos, com exemplos práticos de implementação.

O que levar:

• Notebook

Pré Requisitos:

• Grande espaço no HD (4+GB)

Público Alvo:

• Desenvolvedores e possivelmente pessoas de gerência
• X
• X

Tópicos abordados:

• Introdução aos Large Language Models (LLMs) e IA Generativa;
• Explicação acessível de como funcionam os LLMs e a IA generativa;
• Compreensão de como esses modelos são treinados e como processam e geram texto;
• Exemplos simples e analogias para ilustrar os conceitos básicos;
• RAG
• Bancos de Dados Vetoriais
• Alucinações em IA
• Engenharia de Prompt

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Neste workshop, exploraremos a Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica inovadora aplicada a documentos complexos usando Elasticsearch e Langchain. Esta abordagem combina a robustez do Elasticsearch na busca e análise de documentos com a capacidade avançada do Langchain em implementar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). O foco será lidar com a complexidade de documentos PDF, que frequentemente contêm formatos diversos e dados tabulares. Destacaremos a indexação eficaz de documentos complexos pelo Elasticsearch e a sinergia entre Elasticsearch e Langchain para capacitar chatbots com busca contextual e respostas precisas usando RAG. Também discutiremos a aplicação do Langchain na compreensão e geração de conhecimento a partir de dados não estruturados através de LLMs, bem como estratégias de sincronização de dados para manter as informações acessadas pelos chatbots atualizadas em produção.

O que levar:

• Notebook

Pré Requisitos:

• Acesso a internet
• Conta github
• email google

Público Alvo:

• Desenvolvedores
• Cientistas de Dados
• Engenheiros de Aprendizado de Máquina
• Interessados em chatbots, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.

Tópicos abordados:

• Introdução ao Elasticsearch, Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) Visão geral do framework Langchain e suas aplicações Desenvolvimento de um pipeline de chatbot integrado com busca vetorial e conjuntos de dados específicos de domínio Discussão sobre a arquitetura RAG e sua integração com um modelo de embeddings e um sistema de resposta a perguntas Uso de divisores e tipos de resposta a perguntas para refinar a funcionalidade do chatbot Entendendo a ausência de estado dos LLMs e suas implicações Introdução ao LangSmith Debugger e Memória Conversacional para melhorar as interações do chatbot Sessão prática de codificação, onde os participantes podem experimentar o que aprenderam

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Neste workshop hands-on, os participantes mergulharão no fascinante mundo da IA Conversacional, explorando as tecnologias de ponta que estão revolucionando a interação entre humanos e máquinas. Você aprenderá a construir um assistente virtual avançado, combinando o poder dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) com técnicas sofisticadas de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) e embeddings.

O que levar:

• n/a

Softwares instalados necessários:

• n/a

Pré Requisitos:

• Notebook com acesso à internet
• Conhecimentos básicos de Python, JavaScript e conceitos de desenvolvimento web
• Familiaridade com IA e aprendizado de máquina será útil, mas não obrigatória.

Público Alvo:

• Desenvolvedores
• Engenheiros de Machine Learning
• Cientistas de Dados
• Prompt Engineers

Tópicos abordados:

• Fundamentos de LLMs e RAG: Compreenda como os LLMs funcionam e como a técnica RAG melhora suas respostas com informações contextuais.
• Engenharia de Embeddings: Aprenda a criar e utilizar embeddings para representar eficientemente o conhecimento do domínio.
• Desenvolvimento Backend com FastAPI: Construa uma API robusta e escalável para processar solicitações de linguagem natural.
• Frontend Interativo com Next.js: Crie uma interface de usuário dinâmica e responsiva para o seu assistente virtual. Integração de Bancos de Dados Vetoriais: Implemente busca semântica eficiente para melhorar a precisão das respostas.
• Técnicas Avançadas de Prompt Engineering: Otimize as interações com LLMs para obter respostas mais precisas e relevantes.
• Containerização e CI/CD: Prepare seu projeto para deploy utilizando Docker e práticas modernas de integração contínua.
• Observabilidade e Debugging: Implemente rastreamento de prompts e telemetria para monitorar e melhorar o desempenho do seu assistente.

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Esse workshop vai ajudar os participantes a encontrarem um conjunto mínimo de boas métricas para seu time/empresa e ficar longe de "métricas de vaidade ou da moda".

Sem fórmulas prontas, faremos tudo ao vivo e garantimos a escolha de métricas relevantes para seu dia a dia, baseado no framework EBM (Evidence Based Management).Estruturando o framework de acordo com sua realidade, conhecer métricas que podem ser úteis, além de entender a importância de focar em outcomes e como usar métricas.

O que levar:

• N/A

Softwares instalados necessários:

• N/A

Pré Requisitos:

• N/A

Público Alvo:

• Praticantes de Métodos Ágeis;
• Pessoas de Produtos;
• Desenvolvedores;
• Líderes;
• Gestores;
• Pessoas em transição de carreira.

Tópicos abordados:

• Métricas, Métricas Ágeis, Métricas de Sucesso, Framework, Gestão Baseadas em Evidências, Melhoria Contínua, Mão na massa, Objetivos estratégicos, Tomada de decisão baseada em dados e evidências, Cultura de aprendizado organizacional, Princípios Ágeis, Estruturas Libertadoras