Webinar: Aplicação de Ciência de Dados em projetos reais

No dia 09 de novembro acontecerá a próxima edição do webinar do Insight Lab: Aplicação de Ciência de Dados em projetos reais. Nesse encontro você conhecerá trabalhos desenvolvidos na disciplina de Ciência de Dados, que faz parte do currículo do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal do Ceará (MDCC-UFC). O objetivo dos projetos foi aplicar conceitos de Data Science aprendidos ao longo do semestre na resolução de problemas reais.

Veja os três projetos selecionados para o webinar:

Projeto 1: Detecção de fake news sobre COVID-19 em redes sociais

A sociedade atual enfrenta uma infodemia de fake news sem precedentes. Na maioria das vezes, usuários de redes sociais e leitores de portais de notıcias não conseguem distinguir  quais notícias são verdadeiras e quais são falsas. 

Neste trabalho é apresentada uma abordagem para detecção de  fake  news usando técnicas de representação textuais como Word Embeddings, TF-IDF, FastText e Bert, com aplicação de modelos de aprendizagem de máquina clássicos e do estado da arte, como SVM, por exemplo. A partir de experimentos realizados, o modelo que mais se destacou em desempenho foi usado para criação de um bot classificador de fake news sobre COVID-19.

Apresentação: Felipe Marcel

Bacharel em Ciência da Computação pelo IFCE. Mestrando em Ciência da Computação (UFC). Desenvolvedor full stack no Insight Data Science Lab.

Projeto 2: Classificação automática de documentos jurídicos da SEFAZ.

A Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (SEFAZ) armazena diversos documentos jurídicos do governo estadual, entre leis, atos declaratórios, normas explicativas e outros. Este trabalho tem como objetivo automatizar o processo de classificação desses documentos, o que hoje é feito de forma manual, e assim economizar tempo e recursos do Estado.

Apresentação: Lucas Fernandes

Bacharel em Ciência da Computação (UFC). Mestrando em Ciência da Computação (UFC).

Projeto 3: Detecção automática de defeitos em pavimentos asfálticos com a utilização de Redes Neurais Convolucionais

Uma das etapas mais importantes do Gerenciamento da Infraestrutura Viária se refere à avaliação da qualidade funcional dos pavimentos. Além da sua função imprescindível para viabilização do transporte de cargas e de pessoas, o sistema viário precisa ser capaz de oferecer boas condições de trafegabilidade, conforto e segurança. Para isso, comumente é realizado o monitoramento da quantidade e da severidade de defeitos do tipo buracos, trincas, remendos, entre outros, por meio do levantamento visual contínuo, em que são tiradas fotos do pavimento para posterior análise manual.

Este trabalho se propõe a gerar um melhoramento em cadeia nas etapas do gerenciamento de pavimentos, com a implementação de Redes Neurais Convolucionais para detectação e classificação de vários tipos de defeitos, com imagens coletadas com smartphone a bordo de um veículo. Fato que tende a gerar significativa redução nos custos de monitoramento e grande benefício para o usuário final, a sociedade como um todo.

Apresentação: Klayver Paz

Graduando em Engenharia Civil pela UFC.

O evento acontecerá em nosso canal no Youtube com mediação de José Macêdo, coordenador do Insight Lab, e Lucas Peres, desenvolvedor full stack no Insight Lab.

Agenda:

Dia: 09 de novembro

Horário: 15h

Acesse a transmissão aqui.