Meetup #1 da AI Girls - Primeiro do ano!
Tags: inteligenciaartificial, girlsintech, visaocomputacional, machinelearning
Published: 2020-02-08 17:24:28

Mesmo com chuva a gente realizou nosso primeiro meetup de 2020 onde falamos sobre a área de engenharia de dados, ciência de dados, visão computacional e alguns cases da utilização de IA na área da saúde.

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> *Para combater a disparidade de gênero em áreas como programação, escola, família e sociedade devem trabalhar em conjunto para estimular o interesse de meninas em exatas*


## Quem quer ser um unicórnio?

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A palestrante [Pamela] (https://www.linkedin.com/in/pamela-santos/), engenheira de dados no Itaú, nos deixou uma provocação ao dizer que o que as empresas pedem de um cientista de dados acaba tornando esse profissional um unicórnio com todas os requisitos que é pedido, que todas essas skills pedidas não deveria caber a um profissional apenas, e sim a várias outras profissões como engenheiro de dados, analista de dados,
 Assim como cientista de dados é o piloto de fórmula um nós temos outras áreas atuando nos bastidores e com isso a Pamela nos contou um pouco sobre seu dia a dia como engenheira de dados e a importância desse profissional para um cientista de dados. Portanto um engenheiro de dados é um profissional que facilita o trabalho do cientista de dados, ele limpa, padroniza e junta todos os dados deixando eles pronto para o manuseio do do cientista.

## Como as máquinas aprendem?

Logo após essa palestra falamos sobre machine learning com a [Laura](https://www.linkedin.com/in/laura-damaceno/), estagiária em soluções cognitivas na IBM, que é uma forma matemática e estatística de representar um problema de negócio, seu aprendizado é dividido em supervisionado, não supervisionado e por reforço. As principais diferenças de cada um desses aprendizados:

- No aprendizado supervisionado nós temos a nossa variável alvo (Y), ou seja nós temos meio que a presença de um “professor” que vai ensinar para a máquina oque é cada dado. Então através das características do dado (X), nos conseguimos prever algo (Y). Exemplos de algoritmos: Regressão logística, KNN, Regressão linear, Árvore de decisão,Back Propagation Neural Network.

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- No aprendizado não supervisionado nós não temos esse professor, então a máquina vai ter que aprender os padrões dos dados sozinha e com isso criar grupos com esses dados e esse processo é chamado de clusterização, exemplo de algoritmos : K-means, K-median, clusterização hierárquica.

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- No aprendizado por reforço é muito utilizado em games, carros autônomos e drones. Nesse tipo de aprendizado a máquina aprende através de feedbacks, se ela acertar ela recebe uma "recompensa" mas se errar ela tem uma "punição", então ela tenta várias vezes até conseguir chegar no objetivo. 

## O que é visão computacional?

!["Trecho do slide utilizado na palestra"]( https://image.slidesharecdn.com/visaocomputacionalmeetup-200206031107/95/viso-computacional-meetup-aigirls-5-638.jpg?cb=1580958709 )

É um ramo da inteligência artificial que estuda e desenvolve tecnologias que permitem as maquinas “enxergarem” e extraiam características de imagens.
É muito usada na aplicação de carros autônomos, detecção de objetos, detecção de anomalias no raio X e etc.
### Como as máquinas enxergam? 
Essa pergunta parece ser bem difícil né?! Elas enxergam através de números, então cada imagem corresponde a uma matriz de números para ela, entre 0 e 255 e com cada um desses valores dentro da imagem ela procura o padrão dos valores de cores RGB que vem do modelo nele.


A palestrante [Suzana](https://www.linkedin.com/in/suzanamota/),desenvolvedora de software na Idwall, nos mostrou alguns trechos de códigos sobre visão computacional, as bibliotecas utilizadas (OpenCV e DLib) com a linguagem python e como ela usou isso na sua tese de mestrado para movimentação de cadeira de rodas através de expressão facial.
## Cadê os PotterHeads de plantão?

A Suzana conseguiu reproduzir a capa da invisibilidade utilizando o OpenCV.

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E ela ainda lançou um desafio para a galera, e você também pode participar!
Fazer o filtro “turn down for what” em uma foto e se conseguir, escrever para o nosso blog do AI Girls contando como foi realizar esse desafio, quais as dificuldades e como você conseguiu realizar. (Bora fazer meninas?!!)

## IA e IOT na área da saúde

A IA vem promovendo transformações seja nas empresas, no mercado e até mesmo na saúde e pensando nisso a palestrante [Renata](https://www.linkedin.com/in/renatacoelhodossantos/), Globalization Specialist for Security na IBM, nos contou sobre a utilização da IA e do IOT para ajudar pessoas com Parkinson para conseguir escrever ou realizar algumas ações simples como comer.

A Renata nos contou que por ela ser diabética ela sofria muito quando tinha que medir a quantidade de insulina que precisava aplicar antes das refeições e como era difícil quando ela era mais nova, pois ela precisar tirar um pouco do seu sangue para saber o nível de glicose no sangue e atualmente uma empresa desenvolveu um medidor de glicose no sangue, onde ela usa um aparelho no braço que fica medindo a glicose e no aplicativo de celular ela consegue ver essa quantidade, facilitando na quantidade de insulina que ela precisa aplicar sem precisar tirar um pouco do sangue dela para medir.

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Através da sua experiência pessoal ela nos ajudou a enxergar as vantagens da IA e o IOT na vida das pessoas e como isso faz a diferença e como precisamos cada vez mais dessas tecnologias.

Até o próximo artigo!!

Atenciosamente,
AI Girl

[Palestra sobre Mulheres em Analytics:] (https://drive.google.com/file/d/1MJcEVfTMQ3M4A4ePWkoz5rRPYo7eLFo2/view)

[Palestra sobre machine learning:] (https://docs.google.com/presentation/d/1sEe_SPAXy-aoGZa7qL1B6nuY_55xd5qSAUpHfs0kNxs/edit?usp=sharing)
[GitHub com códigos de machine learning:] (https://github.com/lauraDamacenoAlmeida/Mario-Bros-Analise)

[Palestra sobre visão computacional:] (https://pt.slideshare.net/suzanasvm2/viso-computacional-meetup-aigirls)
[GitHub com códigos de visão computacional:] (https://github.com/suzanasvm/ComputerVision)