<div dir="ltr"><div><div>Caros,<div><br></div><div><div>Na sexta-feira, 12 de Setembro às 14:00hs, teremos o seguinte seminário do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP.<br></div><div><br></div><div><b>Nome</b>: Rafaela Miglinski Lucca e Riquelme Santos (PIPGEs)</div></div><div><p><strong>Título: </strong>Como vencemos um desafio de dados e criamos um produto inteligente para a indústria automotiva</p></div></div><div><div><div><b>Resumo</b>: Nesta apresentação, detalharemos a jornada de desenvolvimento do GlassSight, uma solução de IA premiada, concebida durante o desafio de dados Hackixaba, realizado no 69° RBras e 21° SEAGRO. Apresentaremos um estudo de caso focado na metodologia da nossa abordagem para a análise de rachaduras em para-brisas, que emprega um modelo de Deep Learning (YOLO) para a extração de um vetor de atributos a partir de dados de imagem, seguido por um modelo de Regressão Logística para a tarefa de classificação binária, indicando se o componente necessita de reparo ou troca. Além disso, relataremos os desafios práticos enfrentados durante a competição e as decisões-chave de modelagem que guiaram o projeto, oferecendo uma perspectiva sobre a aplicação de métodos estatísticos sob requisitos industriais. Finalmente, discutiremos o aspecto crucial da comunicação, abordando estratégias para traduzir a complexidade de um modelo técnico em uma proposta de valor convincente, efetivamente "vendendo" a solução de dados.</div><div><b><br></b></div><div><b>Breve biografia Rafaela</b>: Atualmente, estou cursando Mestrado em Estatística no Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar-USP (PIPGEs), com dissertação intitulada "Estudos de redes de interação de dados genômicos". Possuo graduação em Estatística pela Universidade Estadual de Maringá (UEM) e estou cursando Engenharia da Computação na Universidade Internacional UNINTER.</div></div></div><div><br></div><div><b>Breve biografia Riquelme</b>: Possui graduação em Matemática pela Universidade de Brasília (2023), onde participou do PETMAT, atuando em atividades de ensino, pesquisa e extensão, além de desenvolver projetos de iniciação científica sobre Cadeias de Markov e Processos de Poisson. Atualmente é mestrando no Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs – UFSCar/USP), com pesquisa na área de Inferência em Processos Estocásticos, com aplicações em Neurociência. </div><div><div><p style="line-height:14.04px;margin-bottom:0.28cm;direction:ltr;background:transparent"><b>Local: </b>Sala 6 do CINA-UFSCar (São Carlos) </p></div><div>Todos são bem vindos!</div></div></div><div><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>          Rafael<br><br><img src="cid:ii_mf79p6k90" alt="MINICURSO.png" width="452" height="452"><br><br>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Associate Professor | Vice Director of Graduate Studies<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="https://rafaelizbicki.com/" target="_blank">https://rafaelizbicki.com/</a><br></div><div dir="ltr"><a href="https://small-research.github.io/website" target="_blank">https://small-research.github.io/website</a></div><div dir="ltr"><br><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>