Expertises do H2IA

O Hub de Inovação em Inteligência Artificial é composto por especialistas em diversas áreas da Inteligência Artificial e com ampla experiência em pesquisa e desenvolvimento. Conhecimentos em IA estão constantemente evoluindo e se transformando e o Hub contribui para estas mudanças e se mantém atualizado com as melhores práticas, metodologias e ferramentas. 

Aprendizado de Máquina: lida com algoritmos capazes de melhorar seu desempenho através da experiência, permitindo construir sistemas que são capazes de aprender e detectar conceitos, categorias e padrões em grandes quantidades de dados. 

Deep Learning: a área chamada de aprendizado profundo, ou deep learning, é composta por redes neurais artificiais e métodos de aprendizado de máquina capazes de aprender a partir de dados não-estruturados, como imagens, textos e sinais.

Processamento de Língua Natural:  estuda os problemas de geração e compreensão de línguas naturais, ou seja,  busca entender, interpretar e manipular de forma automática línguas naturais (faladas ou escritas). Dentre suas aplicações destacam-se: Tradução Automática, Chatbots, Análise de Sentimento e Reconhecimento de Entidade Nomeadas.

Sistemas Evolutivos: é um paradigma alternativo aos modelos computacionais tradicionais, utilizando amplamente em problemas de otimização. Este novo paradigma não exige o conhecimento prévio de um método para encontrar uma solução do problema, pois é baseado em mecanismos evolutivos como auto-organização e comportamento adaptativo, recorrentes na natureza.

Ciência de Dados: Consiste na proposição e validação de hipóteses de negócio a partir de análise exploratório de dados, métodos estatísticos e de aprendizado de máquina, bem como a produção de soluções a partir destas hipóteses. A ciência de dados é um conjunto de abordagens que permite a extração de conhecimento e geração de insights a partir de dados.

Engenharia de Dados e MLOps: Consiste no desenvolvimento de rotinas de extração, migração, transformação e disponibilização de dados e modelos preditivos robustas, permitindo assim a operacionalização (operations, ou “Ops”) do uso da inteligência artificial em ambiente de produção.

Sistemas de Recomendação: Compreensão do comportamento humano com o objetivo de aplicar mecanismos automáticos de sugestão de produtos, conteúdos educacionais, formação de grupos de maneira a aproximar de forma proativa os interesses dos usuários às suas necessidades.