31/05/2025 –, Auditório 6º andar
Aprenda a construir um pipeline completo de IA com Python, usando dados reais. Da coleta ao deploy com Flask, passando por limpeza, modelagem e validação de modelos.
Nesta palestra, será apresentado um pipeline completo de Inteligência Artificial utilizando Python, abrangendo desde a coleta e limpeza de dados reais até o treinamento de modelos e a criação de uma API simples para deploy. Serão utilizadas bibliotecas como pandas, scikit-learn e Flask para abordar cada etapa do processo, destacando desafios comuns e boas práticas. A apresentação é voltada para participantes com conhecimentos básicos em Python que desejam entender como aplicar IA em projetos do mundo real.
Para acompanhar bem esta atividade, é recomendável ter familiaridade com os fundamentos da linguagem Python, incluindo estruturas como listas, dicionários, funções e manipulação de arquivos. Também é desejável que a pessoa já tenha tido algum contato com bibliotecas como pandas e numpy para análise de dados. Noções básicas de machine learning supervisionado (como o que é um modelo, treino/teste e métricas de avaliação) ajudarão bastante, embora serão retomadas de forma introdutória. Nenhum conhecimento prévio em deploy ou Flask é exigido, essas partes serão apresentadas passo a passo.
O que as pessoas que participarem podem esperar aprender na sua atividade?:As pessoas que participarem da atividade poderão aprender como estruturar, do início ao fim, um pipeline de Inteligência Artificial utilizando Python e dados reais. Serão apresentados conceitos essenciais de preparação e análise de dados, construção de modelos com scikit-learn e criação de uma API com Flask para tornar o modelo acessível via web. Além do conteúdo técnico, serão discutidos desafios práticos enfrentados em projetos reais e como tomar decisões ao longo do processo. A expectativa é que o público saia com um entendimento claro de como aplicar IA de forma concreta, mesmo sem grandes estruturas ou recursos, usando ferramentas acessíveis e código aberto.
Escolha uma ou mais áreas em que essa proposta se encaixa:Machine Learning e Inteligência Artificial
Graduanda em Ciência da Computação, com ênfase em Python e trabalha com visão computacional e construção de pipelines de dados para aplicações em inteligência artificial.
Estudante de Ciência da Computação (UNA), 3º semestre. Foco em back-end e projetos com Python, Java, MySQL e Machine Learning. Buscando crescer na área de tecnologia.