Iniciativa digital que visa capacitar e aproximar desenvolvedores e entusiastas ao mercado de tecnologia. O objetivo é aprender a usar as tecnologias mais disruptivas do mercado (como Inteligência Artificial, Cloud, Containers e IoT) na nuvem da IBM.
Sistema automático de identificação das pragas que atigem a lavoura de soja. Para esse desafio foi utilizado o IBM Watson Visual Recognition para criar um classificador através dele. Antes, foi separado manualmente as imagens da base nas classes de pragas disponibilizadas.
Modelo baseado em machine learning integrado com uma solução de assistente virtual, voltada para a tutoria remota com a utilização de ferramentas da IBM como o Watson Machine Learning e o Cloud Pak for Data. A tarefa foi aprimorar um modelo já fornecido e integrar os diversos serviços envolvidos na solução proposta.
Com a utilização da ferramenta da IBM de inteligência artificial aplicada à busca cognitiva em bases de dados, Watson Discovery, foi criado um modelo capaz de recomendar artigos ou vídeos baseados no interesse do usuário. A tarefa era estruturar documentos e treinar diversas buscas para esses documentos no serviço.
Objetivo de criar um modelo no Modeler Flow (SPSS) capaz de encontrar o melhor candidato de acordo com as variáveis do dataset fornecido. Foi modelado os dados de tal forma que o modelo que recebe como entrada todas as colunas do dataset e possa fornecer como saída se o candidato deve ser contratado ou não.
Neste desafio foi utilizado a ferramenta da IBM de inteligência artificial aplicada a criação de assistentes virtuais, Watson Assistant, para criar um chatbot capaz de indicar qual o caixa eletrônico mais próximo da localização e se o valor solicitado está disponível para saque, bem como se o cliente prefere fazer diretamente em um ATM ou comércio, além de contar com níveis de interação básicos como saudações e finalizações de conversas.
Neste desafio foi utilizado um jupyter notebook para criar um modelo de aprendizado de máquina capaz, com base nas variáveis fornecidas no dataset, foi identificado o que define o perfil de cada aluno para poder realizar previsões sobre futuros alunos.
O objetivo foi utilizar IBM Watson Studio, e IoT na IBM Cloud para criar um modelo preditivo capaz de alertar momento ideal que era necessário uma nova recarga de uma máquina de venda automática de TNT. Os participantes deveriam se conectar a dispositivos IoT para receber os dados de estoque das máquinas em tempo real, e ajudar a empresa na reposição, onde a máquina de venda automática somente será visitada quando houver a necessidade de reabastecimento, poupando gastos desnecessários.
O objetivo principal, espera-se ter um dispositivo inteligente que é capaz de compreender sugestões de um motorista que dirige um veículo Fiat ou Jeep. Esse dispositivo será capaz de analisar o contexto do que está sendo dito em linguagem natural por um motorista, realizar análise de sentimento, e ao final ser capaz de sugerir outros veículos para test-drive ou review, além de sintetizar informações valiosas para equipes de engenharia responsáveis por melhorias nos automóveis.
Neste desafio foram utilizados diversos serviços da IBM Cloud, como o Watson Speech to Text (STT) para a transcrição de áudio, e o Watson Natural Language Understanding (NLU) para extração de entidades textuais e análise de sentimento. As falas do motorista deverão ser processadas em áudio e texto, e as entidades textuais pertinentes a identificação de componentes, ou critérios de avaliação dos veículos, deverão ser anotadas por um modelo de IA. Esses serviços foram todos integrados por meio de um framework ou tecnologia de escolha livre, que além do modelo treinado também gerou uma API REST como solução.