Tecnologias da Informação Motivações e Avanços Aula #1.2. EBS 211 POO e UML Prof. Luiz Fernando S. Coletta luizfsc@tupa.unesp.br Campus de Tupã
Roteiro Dados x Informação; Computadores, Processamento de Dados; Motivação e Desafios de Hoje; 2
Tecnologia da Informação Dados e informação 3
Tecnologia da Informação Dados e informação Dados: elementos independentes de um problema em particular; 4
Tecnologia da Informação Dados e informação Dados: elementos independentes de um problema em particular; Informação: conjunto estruturado de dados que transmite algo útil para o usuário. 5
Tecnologia da Informação Dados Processamento Informação 6
Tecnologia da Informação Dados Processamento Informação 7
Tecnologia da Informação Exemplos: 1.Encontrar um número de telefone em uma agenda a partir de um nome; 8
Tecnologia da Informação Exemplos: 1.Encontrar um número de telefone em uma agenda a partir de um nome; 2.Saber o lucro de uma empresa no mês corrente. 9
Tecnologia da Informação Exemplos: 1.Encontrar um número de telefone em uma agenda a partir de um nome; 2.Saber o lucro de uma empresa no mês corrente. 10
Tecnologia da Informação Exemplos: 1.Encontrar um número de telefone em uma agenda a partir de um nome; 2.Saber o lucro de uma empresa no mês corrente. Como programar o exemplo 2? 11
Motivação e Desafios de Hoje Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. 12
Motivação e Desafios de Hoje Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. Business Intelligence Predições para a tomada de decisões "Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?"; "Quantos clientes estão propensos a desistirem de nosso serviço" (Churn Prediction). 13
Motivação e Desafios de Hoje Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. Business Intelligence Predições para a tomada de decisões "Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?"; "Quantos clientes estão propensos a desistirem de nosso serviço" (Churn Prediction). Mineração de textos Análise da espacialização de notícias agrícolas (EMBRAPA). 14
Motivação e Desafios de Hoje Análise de Sentimentos Identificar: Opiniões; Emoções; Atitudes. 15
Motivação e Desafios de Hoje Análise de Sentimentos Identificar: Opiniões; Emoções; Atitudes. 16
Motivação e Desafios de Hoje Internet das Coisas e Wearables Óculos, relógios inteligentes Dispositivos para meio de pagamento (substituição de moedas e células, bitcoin) 17
Motivação e Desafios de Hoje Internet das Coisas e Wearables Óculos, relógios inteligentes Dispositivos para meio de pagamento (substituição de moedas e células, bitcoin) Veículos Autônomos CaRINA (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma) Laboratório de Robótica Móvel (ICMC/USP - São Carlos) 18
Motivação e Desafios de Hoje Redes Neurais Artificiais para identificação de vias Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mahadevan, V., Li, W., Bhalodia, V., & Vasconcelos, N. (2010, June). Anomaly detection in crowded scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on (pp. 1975-1981). IEEE. 19
Motivação e Desafios de Hoje Redes Neurais Artificiais para identificação de vias Detecção de comportamento em vídeos Anormalidades, monitoramento de idosos, pacientes, etc. Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mahadevan, V., Li, W., Bhalodia, V., & Vasconcelos, N. (2010, June). Anomaly detection in crowded scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on (pp. 1975-1981). IEEE. 20
Motivação e Desafios de Hoje Robótica http://g1.globo.com/sp/campinas-regiao/noticia/2016/07/alunosda-unicamp-conquistam-1-lugar-em-competicao-de-robotica.html 21
Motivação e Desafios de Hoje Inteligência Artificial Sistema de irrigação inteligente Agricultura de Precisão Inteligência embarcada, automação e rede de sensores Mapeamento de solos e variáveis meteorológicas 22
Motivação e Desafios de Hoje Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones Sistema de Informação Georreferenciada (SIG) Monitoramento de desmatamentos, cobertura vegetal, pastagens (EMBRAPA) Amazônia Legal Brasileira (EMBRAPA/INPE) Detecção de doenças e pragas Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 3443-3448). IEEE. 23
Motivação e Desafios de Hoje Bioinformática Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA Prospecção de genes que afetam características de interesse pecuário; Melhoramento do desempenho produtivo e reprodutivo dos animais. 24
Motivação e Desafios de Hoje Bioinformática Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA Prospecção de genes que afetam características de interesse pecuário; Melhoramento do desempenho produtivo e reprodutivo dos animais. Mudanças Climáticas Análise de tendências (Data Streams) Sistemas computacionais para projeções futuras (INPE). Avaliação da economia agropecuária em regiões específicas Integração de sistemas de produção, políticas públicas e cenários de mitigação de gases do efeito estufa (EMBRAPA). 25
Motivação e Desafios de Hoje Referências Complementares AGROTITAN. O papel da tecnologia da informação na agricultura. Tecnologia & Inovação, 2016. Disponível em: https://agrotitan.blog.br/2016/02/17/o-papel-na-agricultura/. Acesso em: 18/07/16. GAUDIN, Sharon. Para ficar de olho: Dez tecnologias emergentes que revolucionarão o mundo, 2016. Disponível em: http://computerworld.com.br/para-ficar-de-olho-dez-tecnologias -emergentes-que-revolucionarao-o-mundo. Acesso em: 18/07/16. 26
Exercício aprender é recordar 1. Esboçar um programa (em C) que atribui um número inteiro a uma variável x; 27
Exercício aprender é recordar 1. Esboçar um programa (em C) que atribui um número inteiro a uma variável x; 2. Neste mesmo programa, criar um vetor, v, de números inteiros (10 posições) e atribuir valores (aleatórios) em cada posição; 28
Exercício aprender é recordar 1. Esboçar um programa (em C) que atribui um número inteiro a uma variável x; 2. Neste mesmo programa, criar um vetor, v, de números inteiros (10 posições) e atribuir valores (aleatórios) em cada posição; 3. Neste mesmo programa, descobrir o maior valor contido em v e atribuí-lo em x. 29
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