O Parque Tecnológico São José dos Campos em parceria com o ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica), promove o curso de aperfeiçoamento em Data Science, que será ministrado por plataformas online, com aulas ao vivo.
O curso tem previsão para início em 15 de fevereiro de 2021 e carga horária de 200 horas distribuídas em 12 meses, incluindo o período para desenvolvimento do TCC. As aulas irão correr duas vezes por semana, às terças e quintas-feiras, das 19h às 21h30. Os temas principais do programa são: Técnicas de Banco de Dados; Inteligência Artificial; Machine Learning; Deep Learning e Big Data.
O curso é voltado para profissionais com formação em cursos da área de exatas ou economia. O programa é totalmente focado nas necessidades do mercado e contribui diretamente no crescimento profissional de desenvolvedores e operadores de ferramentas na área de ciência de dados.
Após a conclusão do curso e aprovação do TCC, será concedido certificado de Curso de Aperfeiçoamento em Data Science, emitido pelo ITA e reconhecido pelo MEC.
A contratação do curso pode ser feita por meio da empresa onde o profissional trabalha ou pessoa física, sendo liberado para PF o pagamento em até 12x no cartão de crédito.
Mais informações e inscrições com Luiz Fernando Carvalho
(12) 3878-9523 | luiz.carvalho@pqtec.org.br
Essa frase, dita por Ed Catmull, co fundador da Pixar e presidente da Disney e da Pixar, está na primeira página da Meio&Mensagem desta semana.
Ela é relevante, apesar de simples. Há muito entusiasmo com os dados nos dias atuais. E é justificável. Nunca pudemos reunir e tratar um volume tão grandioso de dados e informações. As tecnologias estão, sem dúvida nenhuma, ajudando muito (ia escrever ajudando pacas, mas essas expressões denunciam a antiguidade do escrevente).
É preciso que fique claro que toda essa maravilha aí presente não vai eliminar o erro. Mesmo com dados e tantos insights vindos da análise dos mesmos, o erro está logo ali, escondido atrás da próxima pilastra e pronto para nos dar um susto.
E é bom que sempre nos lembremos de que o erro deve continuar fazendo parte do processo criativo. Não se deve em hipótese alguma pensar em acabar com ele. Sou taxativo em relação a isso: todo processo criativo, de inovação, deve envolver erro(s).
Podemos e vamos ficar ficar mais assertivos em comunicação e marketing, mas errar faz parte do jogo. Os anunciantes terão que entender isso. Alguns já entenderam.
Uma excelente análise de uma grande quantidade de dados pode nos levar a bons insights. Sem dúvida. Daí pra frente nada pode garantir que teremos uma sucessão de acertos. Por uma ideia em pé, fazê-la realidade, é bem diferente. O processo criativo é tortuoso e até certo ponto deliciosamente caótico.
Essa semana fotografei e postei no perfil deste blog no Instagram a seguinte frase (também publicada no Meio&Mensagem, desta vez na semana passada, e parte de um artigo escrito por Alessandro Cauduro – sócio-fundador da W3haus:
“Enquanto as máquinas são infinitamente melhores que a gente em varrer grandes quantidades de dados e identificar padrões, nós temos a consciência e a capacidade de abstrair conceitos que ainda estão longe de se reproduzir no mundo binário.”
Bingo! É isso! Nossa capacidade de abstrair, de fabular, de conectar coisas absolutamente sem relação em um primeiro momento é, ainda, imbatível. E como não somos máquinas podemos e vamos errar. Aliás, leia o artigo, pois lá o Alessandro mostra que até as máquinas erram.
Temos que entender que para quem trabalha com processos criativos e inovação – não só em propaganda, comunicação e marketing – o uso de dados não pode virar um selo de garantia de “não erro”. Mais do que isso: devemos continuar ensinando que errar é fundamental!
E os dados? E o big data, e a Inteligência Artificial, e o machine learning e o deep learning? Serão sempre muito bem vindos, obrigado!
A inteligência artificial e o enriquecimento de dados
por Rafael de Albuquerque*
Os dados já são hoje mais preciosos que o combustível, mas por si só não são suficientes para expressar algo. Para que tenham um significado útil e relevante na tomada de decisão eles precisam passar antes por algum tipo de análise e interpretação.
Imagem: Pixabay
Sinal dos tempos, os dados gerados no mundo todo têm aumentado de forma exponencial ao longo dos anos – e esse ritmo deve ser mantido em um futuro próximo. Contudo, até o momento, apenas 0,5% de tudo isso é analisado. É possível imaginar todo o potencial existente nos outros 99,5% que nunca foram explorados por soluções de big data e inteligência artificial? Temos, portanto, um imenso oceano para navegar.
Por meio do Wi-Fi, que passou a ser um grande sensor de informações, coexistem a mobilidade, que pode ser tanto indoor como outdoor, e o enriquecimento de dados e a consequente aplicação da inteligência artificial sobre as informações enriquecidas e trabalhadas dentro de um ecossistema. Em outras palavras: transforma-se o pouco em muito.
A mobilidade indoor diz respeito ao fluxo de pessoas em locais de grande concentração de público, como parques de diversão, estádios de futebol e shopping centers. O usuário não precisa nem sequer estar logado em uma rede para que sua movimentação seja acompanhada. Por meio de um mapa de calor pode-se visualizar dados de densidade de pontos e obter uma visão geral do comportamento dos visitantes, além de saber o que mais curtem e do que menos gostam e, assim, aprimorar as estratégias de vendas e publicidade.
Já a mobilidade outdoor compreende o fluxo externo dos usuários, seja ao saírem do transporte público ou acessarem uma loja de departamentos. Ao gerir a inteligência artificial, a empresa consegue saber, por exemplo, o percentual de pessoas que frequentam aeroportos e rodoviárias ou quem vai apenas ocasionalmente a esses locais. São informações muito ricas e insights valiosos sobre o comportamento do cliente que podem se tornar uma vantagem competitiva para as corporações que investem nessa prática.
A segunda via de entendimento gerada pela inteligência artificial aplicada em redes de Wi-Fi é o enriquecimento dos dados. Aqui temos a inteligência artificial aliada ao machine learning e ao deep learning. O primeiro é a prática de usar algoritmos para coletar dados, aprender com eles, e então fazer uma determinação ou prognóstico sobre alguma coisa no mundo. O segundo trabalha com análise de dados brutos, o que possibilita um campo de atuação ainda mais amplo, e pode classificar informações contidas em diferentes formatos, como áudios, textos, imagens, sensores e bancos de dados.
Imagem: Pixabay
No nosso entendimento, uma experiência se transforma em inesquecível quando sai do convencional e o grande responsável por proporcionar esse encantamento do usuário é o big data. Juntas, inteligência artificial, machine learning e deep learning conseguem, por meio da informação, individualizar a experiência do usuário final e, ao mesmo tempo, ser um diferencial estratégico para o cliente.
*Rafael de Albuquerque é fundador e CEO da Zoox Smart Data
Três soluções de Inteligência Artificial que prometem revolucionar o e-commerce
por Rodrigo Lobato*
A indústria do e-commerce produz hoje uma gigantesca quantidade de dados diariamente, mas analisar e entender esse grande amontoado de informações ainda é um desafio para a maior parte dos comerciantes. Nesse contexto desafiador, a Inteligência Artificial parece ser a chave para simplificar a forma como os e-commerces lidam com a jornada do consumidor, tornando os processos online ainda mais precisos e eficientes.
Rodrigo Lobato
Veja abaixo três inovações importantes que prometem revolucionar o e-commerce a partir de tecnologias de Inteligência Artificial:
Pesquisa de produtos: algoritmos que reconhecem imagens
A tecnologia de reconhecimento de imagens já está disponível há um bom tempo, mas a Inteligência Artificial está finalmente tornando-a popular e extremamente poderosa. O reconhecimento de imagens baseado em IA permite que você tire uma foto de um produto com o smartphone e obtenha informações precisas sobre ele, incluindo o seu preço e onde comprá-lo. Você certamente já viu algo que queria muito comprar, mas não tinha ideia de onde encontrar o produto, certo? Pois com a Inteligência Artificial isso será diferente.
Este tipo de reconhecimento de imagem baseado em Inteligência Artificial pode ser extremamente útil para a indústria de comércio eletrônico. Mercados, sites agregadores (como motores de comparação de preços) ou e-commerces que precisam moderar milhões de imagens podem agora fazê-lo automaticamente. A tecnologia também abre novos caminhos para as experiências dos clientes – sobretudo em uma época em que os smartphones e as mídias sociais são tão populares e as pessoas produzem uma enorme quantidade de imagens e vídeos relacionados às marcas. A compreensão profunda desse conteúdo é um passo incrivelmente valioso para a verdadeira personalização.
Decisão de compra: tecnologia que faz recomendações ultra-precisas
Vamos falar novamente sobre a jornada do consumidor. Digamos que você viu algo que queria comprar em uma foto, verificou o site da loja e quase fez uma compra. Porém, algo interrompeu você, ou você teve dúvidas, fundos insuficientes, etc. Isso acontece muito. E os banners publicitários personalizados funcionam justamente criando um impulso para que você tome essa decisão final, seja lembrando-o do produto ou mostrando itens similares.
Claro que esta já é uma tática bem conhecida para os comerciantes. No entanto, uma perspectiva interessante é o deep learning, um ramo inovador da IA que resolve problemas imitando o trabalho do cérebro humano, e que tem o potencial para levar as campanhas de retargeting a novos patamares.
Algoritmos de deep learning são usados para reconhecer a atitude, intenção e o estado geral de cada usuário que visita um site. Com base nesse conhecimento, é capaz ainda de preparar recomendações de produtos altamente direcionados, em um modelo mais inteligente e assertivo do que os sistemas baseados em Machine Learning tradicional. O deep learning ainda faz tudo isso sem a necessidade de qualquer intervenção humana.
O verdadeiro poder do deep learning para o e-commerce é que a tecnologia consegue analisar uma enorme quantidade de dados para aprender e agir como seres humanos, tudo sem a necessidade de instruções ou regras específicas. Com isso, não há nenhuma suposição com relação aos potenciais picos de vendas ou cenários de como as pessoas reagem. As decisões ficam totalmente com os algoritmos.
Dados levantados pela RTB House indicam que essa precisão pode tornar as atividades publicitárias até 50% mais eficientes do que com a abordagem típica de aprendizagem mecânica.
Algoritmos que preveem a sua decisão
Vamos tentar imaginar que o iTunes pode, por exemplo, filtrar perfeitamente suas tags para indicar as músicas em que você mais provavelmente estaria interessado, com base em sua biblioteca existente. Indo mais além, com Inteligência Artificial, seria capaz de ir em frente e decidir qual adicionar à sua biblioteca, mesmo fazendo uma compra em seu nome.
Isso é semelhante ao que a Amazon planeja fazer com o chamado “envio antecipado”. O sistema de rede e distribuição definirá os padrões de compra do cliente de maneira ultra-precisa para prever o produto, incluindo faixa de preço e marca, que será comprado por ele. Após esta previsão, os itens podem ser enviados para centros de distribuição próximos antes que o pedido seja feito – o que significa que o pacote já estará no hub de transporte ou em um caminhão antes que o cliente saiba. Isso funciona ainda melhor com produtos do dia-a-dia, como um simples chá. Basta imaginar: se algoritmos podem antecipar a oferta e a procura, você nunca vai ficar sem o seu chá favorito, e os comerciantes vão se beneficiar com vendas mais rápidas.
Se aplicada adequadamente, essa ideia pode levar a análise de dados e a logística para um novo patamar, permitindo que as empresas reajam rapidamente (e automaticamente) com base nas necessidades das pessoas, expandindo sua base de clientes satisfeitos e fiéis.
Imaginando o e-commerce de amanhã
E-commerces se baseiam em dados por natureza, e os comerciantes, anunciantes e distribuidores já viram o potencial da Inteligência Artificial (ao menos o que seria a ponta do iceberg) com os assistentes pessoais, chatbots, merchandising automatizado e sistemas de retargeting. Mas combinar o novo Deep Learning com o comércio eletrônico ainda não é algo comum – pelo menos não no que diz respeito à utilização de redes neurais em uma base típica.
Isso pode contribuir para tornar as compras online mais fáceis, mais eficientes, mais envolventes e mais ajustadas às necessidades pessoais – em todas as fases do processo de tomada de decisão. Ao combinar a Inteligência Artificial com dados maciços, o futuro do comércio eletrônico verá um ecossistema de compras mais inteligente e autossuficiente, que pode tomar boas decisões por conta própria. Algo que há uma década só poderia fazer parte de nossa imaginação, mas que hoje já é definitivamente possível.
*Rodrigo Lobato é country manager Brasil da RTB House, uma empresa de tecnologia europeia focada em oferecer um serviço completo e personalizado de retargeting baseado em algoritmos de deep learning. A RTB House opera atualmente mais de mil campanhas exclusivas para marcas globais em mais de 40 mercados da Europa, América Latina, África, Oriente Médio e Ásia-Pacífico.
