Protótipos entregues
Nosso Edital de Projetos é a forma que comunicamos ao mercado quais os projetos disponíveis para o próximo semestre. Nesse período recebemos as inscrições das iniciativas das empresas, ONGs e instituições governamentais com seus desafios de negócios.
A contribuição para a sociedade é um pilar fundamental do nosso modelo. Por isso, disponibilizamos os protótipos desenvolvidos pelos nossos alunos ao longo dos anos.
O nosso modelo de aprendizagem por projetos desenvolve competências computacionais, competências de negócios e habilidades socioemocionais através de soluções de problemas reais do mercado.
Desejamos que outras empresas, organizações não governamentais (ONGs) ou entidades governamentais encontrem aqui um repositório abrangente de soluções inovadoras e alternativas para enfrentar seus desafios.
Os protótipos podem ser baixados, customizados e adaptados livremente para atender a diferentes tipos de soluções, acreditamos firmemente que esses protótipos têm o potencial de serem amplamente utilizados por toda a comunidade de tecnologia, promovendo colaboração e inovação em larga escala.
Projeto
Empresa
Curso
Automação NLP (Texto, vídeo, voz)
Empresa:
Sambatech.
Problema:
Prover formas inovadoras de visualizar informações e insights ao time comercial.
Objetivo:
Otimizar o consumo e os insights de conteúdo de vídeos com IA.
Público:
Time de tecnologia da cia.
Automação NLP (Texto, vídeo, voz)
Empresa:
IBM.
Problema:
Apoiar a instituição INTELI com a o uso da tecnologia de reconhecimento de voz, desenvolvendo os alunos na implementação de uma aplicação real.
Objetivo:
Aplicação conjunta ao sistema Watson para reconhecimento de Voz para texto e texto para Voz.
Público:
Time de desenvolvimento de produtos da IBM.
Veículo autônomo
Empresa:
Ambev.
Problema:
Aumentar a produtividade na operação do almoxarifado, com desperdício de deslocamento dos operadores.
Objetivo:
Robô de auto atendimento para atuar no almoxarifado AMBEV, facilitando o atendimento no almoxarifado nas etapas de recebimento da requisição e localização do material.
Público:
Time de almoxarifado de manutenção.
Processamento de linguagem natural
Empresa:
Uber.
Problema:
Desafiar os alunos a criar uma solução que seja mais eficaz do que a solução existente.
Objetivo:
Mensurar o sentimento de clientes em relação a Uber através do desenvolvimento de uma aplicação utilizando linguagem natural.
Público:
Time de produtos da cia.
Processamento de linguagem natural
Empresa:
BTG Pactual.
Problema:
Desenvolver uma aplicação baseada em processamento de linguagem natural capaz de monitorar as Campanhas de Marketing e Feedbacks via comentários de clientes.
Objetivo:
Desenvolver uma solução com monitoramento de desempenho das campanhas de marketing.
Público:
Área de Marketing do BTG.
Otimização e pesquisa operacional
Empresa:
Aegea.
Problema:
Desafiar os alunos a criar uma solução que seja mais eficaz do que a solução existente.
Objetivo:
Otimizar a roteirização de leituristas de hidrômetros residenciais aumentando a produtividade e efetividade com a diminuição de quantidade de rotas.
Público:
Time de tecnologia interno.
Otimização e pesquisa operacional
Empresa:
Vtal.
Problema:
Déficit no planejamento da distribuição das equipes de campo da cia.
Objetivo:
Algoritmo para otimização do planejamento dos técnicos de campo e distribuição de recursos, melhorando atendimento e o nível de serviço.
Público:
Time de operações.
Otimização e pesquisa operacional
Empresa:
Klabin.
Problema:
Necessidade de obtenção de métodos para restrição de recursos na durante o processo de corte e produção de matéria prima.
Objetivo:
Desenvolver uma solução de otimização no TRIM da máquina para o corte de bobinas de papel, atendendo demandas de pedidos de clientes distintos.
Público:
Colaboradores internos da Klabin.
Predição com Deep Learning
Empresa:
Aegea.
Problema:
Identificação de padrões de fraude.
Objetivo:
Determinar a probabilidade de um comportamento do consumo ser fraudulento ou não.
Público:
Time de tecnologia.
Modelo Preditivo
Empresa:
Unipar.
Problema:
Avaliação de dados de saúde dos colaboradores.
Objetivo:
Criar uma solução com modelo preditivo para apoiar na avaliação de dados de saúde dos colaboradores.
Público:
Time de tecnologia.
Modelo Preditivo
Empresa:
Rede Gazeta.
Problema:
Estratégia de predição em receitas publicitárias por setor econômico.
Objetivo:
Desenvolver modelo preditivo de receitas publicitárias por setor econômico.
Público:
Time de tecnologia.
Modelo Preditivo
Empresa:
Compass.
Problema:
Identificação de padrões de fraude.
Objetivo:
Modelo para detectar anomalias no consumo e identificação de padrões de fraude.
Público:
Time de tecnologia.
Modelo Preditivo
Empresa:
CVM.
Problema:
Não existir um modelo de predição de riscos para fundos do tipo FIDC.
Objetivo:
Prever o risco do fundo FIDC, avaliando a chance de ocorrência do problema, seja por insuficiência futura ou ausência de provisão.
Público:
Time interno de Data analytics da CVM.
Modelo Preditivo
Empresa:
Mobly.
Problema:
Melhorar o processo de provisão de compras e controle de estoque dos SKUs.
Objetivo:
Um modelo capaz de gerar uma previsão de venda e sugestão de compra com quantidade para cada sku.
Público:
Time interno de Data analytics da Mobly.
