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.