Inteligência Artificial, Deep Learning e Machine Learning (15/10)

OBJETIVO

Apresentar aos participantes um panorama geral da Inteligência Artificial, desde a conceituação, funcionamento, subconjuntos, mediante abordagem prática, por meio de análise de casos concretos, ocorridos no Brasil e no mundo.

PROGRAMA

– Inteligência Artificial, Funcionamento e Aplicações Práticas

– Introdução e Abordagem Técnica à Inteligência Artificial

I. CENÁRIO ATUAL

Serão apresentados diversos exemplos atuais de tecnologias baseadas em inteligência artificial que estão sendo utilizadas: 

i. Diversas áreas do conhecimento, que promovem o desenvolvimento, mas, por não haver regulamentação específica, podem gerar impasses éticos e jurídicos

ii. No próprio mundo jurídico, transformando o modelo atual e desafiando a lógica de atuação.

II. BIG PICTURE. O QUE COMPÕE O UNIVERSO DA IA?

Este tópico terá a finalidade de situar o estudante nos subconjuntos que compõem a

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, bem como os outros conjuntos que se relacionam, Big Data, Mineração de Dados e Ciência de Dados.

III. BIG DATA, DATA MINING E DATA CLEANING

Apresentação das etapas iniciais que geram insumo para criação dos modelos aplicados pela Inteligência Artificial.

IV. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Abordagem técnica: 

i. Conceitos criados ao longo do tempo com destaque ao utilizado atualmente

ii. Áreas de aplicação: linguagem natural, sistemas de recomendação, visão computacional, robótica

iii. Funcionamento: relação entre agente, ambiente, sensores e atuadores

iv. Evolução da IA: linha do tempo evolutiva

v. Potencial: aplicações futuras.

V – MACHINE LEARNING

Este tópico trará explicação sobre o funcionamento da Machine Learning, desde a criação de modelos e padrões às técnicas de aprendizado de máquina, seu potencial e suas limitações:

i. Aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço

ii. Árvores de decisão

iii. Dimensional Data e limitações 

iv. Exemplos.

VI – DEEP LEARNING

Introdução à arquitetura do Deep Learning, suas semelhanças com o cérebro humano, funcionamento e aplicações:

i. Semelhança com o cérebro

ii. Estrutura de camadas

iii. Exemplos de aplicação 

iv. Tempo de processamento e limitações.

– Aplicações Práticas

I. MUNDO JURÍDICO

Impacto da aplicação de Inteligência Artificial nos escritórios de advocacia e no judiciário:

i. Análise preditiva

ii. Automação (case MP Buenos Aires)

iii. Eficiência

iv. Controle e organização.

II. COMBATE À CRIMINALIDADE

Benefícios ao combate à criminalidade X ?Algoritmos? preconceituosos.

III. MERCADO FINANCEIRO

Aplicação de Redes neurais no mercado de ações e previsões dos índices X Risco.

IV. MEDICINA

Utilização de redes neurais no diagnóstico do câncer de mama e Robôs que fazem cirurgia X Responsabilidade civil.

V. RESPONSABILIDADE CIVIL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Problematização do tema e convite ao aprofundamento do tema no grupo de discussão permanente da Comissão de Inovação e Gestão OAB/PR.

DOCENTES

KAEL NERY DE LIMA MORO
Sócio de capital do escritório Vanzin Penteado e Cofounder da Moof Company (Startup). Advogado e gestor com 7 anos de experiência no mercado, em especial: estruturação, liderança e execução de projetos; formação e condução de equipes; atendimento ao cliente. Atuação acadêmica focada nas tecnologias emergentes, especialmente aquelas relacionadas à Inteligência Artificial, seus impactos no mercado, sociedade e nas relações interpessoais, bem como os respectivos reflexos jurídicos.

LOCAL

HORÁRIOS

Dia 15 de outubro de 2019, terça-feira, das 19h às 22h

CARGA HORÁRIA

03 horas/aula

NÚMERO DE VAGAS

34 Participantes

INVESTIMENTO

-> ADVOGADOS: R$40,00 (quarenta reais)

-> ESTUDANTES DE GRADUAÇÃO DO CURSO DE DIREITO: R$40,00 (quarenta reais)

INFORMAÇÕES

site: esa.sites.oabpr.org.br
Telefone: (41)3250-5750