terça-feira, 8 de dezembro de 2020

Projeto Inteligência e Soluções 4.0 e 5.0, que aplica Ciência de Dados (CD), Inteligência Artificial (IA), Certificação Internacional da Qualidade e Gestão 4.0 e 5.0

 

Projeto Inteligência e Soluções 4.0 e 5.0, que aplica Ciência de Dados (CD), Inteligência Artificial (IA), Certificação Internacional da Qualidade e Gestão 4.0 e 5.0



Prezados Colegas da Coordenação do Curso de ... , espero que estejam muito bem, seguramente muito atarefados pelo final do semestre.

Mando este e-mail para convida-los a participar do projeto Inteligência e Soluções 4.0 e 5.0, que aplica Ciência de Dados (CD), Inteligência Artificial (IA), Certificação Internacional da Qualidade e Gestão 4.0 e 5.0. Blog do Projeto: https://ia-cd-pesquisa-gestao40-usp.blogspot.com/. Se for possível por favor encaminhar este e-mail para os alunos do Curso ...

Já implantamos vários subprojetos, como cursos, grupos de estudo, orientações, disciplinas, laboratórios, são 12. Temos umas 7 disciplinas nessas áreas, entre graduação e pós-graduação. Uma delas, a LCE5736, de pós-graduação será oferecida no primeiro semestre de 2021, onde abordaremos todos esses assuntos partindo do zero, especialmente para trabalhos como dissertações e teses, essa disciplina é fundamental para redação dos capítulos: Metodologia, Resultados, Discussão e Conclusões, também para a defesa dos trabalhos. Blog da Disciplina LCE5736: https://estat-teses-gest-esalq.blogspot.com/. Em paralelo efetuamos trabalhos nos laboratórios, mas a disciplina é fundamental para podermos ter atividades sinérgicas e produtivas.

Estamos montando uma outra disciplina ECO5056. Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Pesquisa, que a ofereceremos, possivelmente, no segundo semestre de 2021. Coloco a lista de disciplinas no Anexo 1.

Nos laboratórios colaboramos com trabalhos de pesquisa ou realizamos pesquisas próprias, já temos 7 premiações nessas áreas, a última é a primeira em IA, um trabalho publicado este ano na editora Elsevier, Revista Food Chemistry, ganhamos o primeiro prêmio em autenticidade e rastreabilidade de alimentos, utilizando Machine Learning, coloco o artigo como anexo.

Agora estamos iniciando um subprojeto denominado Clínicas, começaremos 19/12/2020, das 15 às 18 horas, no link de Google Meet: zwz-pbzr-qkx, colocarei o link completo para entrar de celular e fora da USP as 14 horas no blog do Projeto, podem convidar amigos que se interessem pelas áreas do Projeto. As Clinicas não têm inscrição nem certificados, os cursos extracurriculares e disciplinas sim.

Nesta nova atividade tentaremos visualizar o estado da arte das áreas em que trabalhamos, com apresentações de nossa equipe é profissionais de outras universidades ou países, bem diferente dos subprojetos Cursos ou Disciplinas onde a maior preocupação é a didática, gradualidade na transferência de conhecimento, utilização de programas computacionais de fácil assimilação (User-friendly), como podem verificar em mais de 100 videoaulas gravadas nos blogs que citamos neste e-mail. Todos os subprojetos são gratuitos. Trabalhamos com alguns princípios como solidariedade, inteligência coletiva, colaborativa e antesipativa, Sociedade 5.0 e hiperinovação. Queremos aumentar a equipe por que as inovações são constantes e muito frequentes, com poucas pessoas não conseguimos acompanhar, ainda somos uma equipe pequena, porem já com habilidades teórico-práticas significativas e pessoas de vários países participando. Todas as atividades têm tradução simultânea para o português.

Planejamos clinicas para todos os sábados de janeiro, de menor duração, duas horas, pensamos em dividir o tempo 60% apresentação do assunto e 40% debate, as Clinicas programadas para janeiro estão no Anexo 2. Em fevereiro e março também teremos atividades todos os sábados pela tarde, clinicas ou cursos. Nos reunimos aos sábados por que muitos participantes trabalham em diversas organizações. Já oferecemos dois cursos em 2020, planejamos mais de 10 cursos diferentes para 2021, Blog dos Cursos Extracurriculares:

https://cursos-ia-cd-usp-gabriel.blogspot.com/.

 

Na Clínica do dia 19/12/2020 trabalharemos o Professor Antônio Almeida (LES) e eu. Os assuntos que abordaremos serão IA e CD aplicações no dia a dia da pesquisa, cases próprios, e impactos na sociedade, economia, trabalho etc.

Convidamos para conhecerem as áreas envolvidas, se gostarem podemos trabalhar intensivamente ou simplesmente aplica-las em suas pesquisas. Temos certeza de poder aplicar essas áreas em todas as pesquisas aplicadas. Foi uma grande surpresa descobrir a abrangência da IA, tanto quanto à da Estatística, tal vez maior, até 5 anos atrás, não creiamos que existisse alguma ciência tão abrangente quanto a Estatística. O melhor é que são profundamente sinérgicas, como pode ser verificado na dissertação: Fraude de Cartão de Crédito: como a Estatística e o Machine Learning se conversam, do Economista Gabriel Ferreira dos Santos Silva, orientada pela nossa equipe e defendida em novembro de 2020 no Departamento de Ciências Exatas da ESLAQ, esse trabalho é um de vários concluídos, que nos permitem ter as percepções que manifestamos. Colocamos alguns trabalhos no Anexo 3.

Muito obrigado pela atenção!

Felicidades!

Gabriel A. Sarriés

Doctor pelo CENA/USP

LCE/ESALQ

PPGI/CENA-ESALQ

Coordenador do Projeto Inteligência e Soluções 4.0 e 5.0 / USP



Anexo 1 – Disciplinas oferecidas na USP

·         Disciplinas de Pós-graduação:

 

o   ECO 5056. Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Pesquisa

 

·          Responsáveis:

 

Prof. Titular António Almeida, Departamento de Economia, Sociologia e Administração da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: Ainda não elaborado por que estamos em processo de aprovação da disciplina.

o   LCE 5736 Ciência de Dados: Estatística e Machine Learning para Pesquisa e Gestão. Oferecida no Primeiro Semestre de 2021 para todos os cursos da ESALQ e CENA.

 

·         Responsável:

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: https://estat-teses-gest-esalq.blogspot.com/

 

 

o   LCE 5871 Residência em Analises Estatísticas e Machine Learning.

 

·         Responsáveis:

 

Profa. Livre Docente Sônia Maria De Stefano Piedade. Departamento de Ciências Exatas da ESALQ ;

 

Prof. Livre Docente Idemauro Antônio Rodrigues de Lara. Coordenador da Pós-graduação em Estatística Aplicada da ESALQ, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ ;

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: https://residencia-estatistica.blogspot.com/

 

 

 

 

 

·         Disciplinas de Graduação:

 

o   LCE 105. Computação, Inteligência Artificial e Organizacional para Economia Visando Hipercompetitividade.

·         Obrigatória para o Curso de Ciências Econômicas da ESALQ/USP, optativa para todos os demais cursos de graduação da ESALQ.

 

·         Responsável:

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

 

·          Blog: https://economia-inform-intel.blogspot.com/

 

 

 

o   LCE 136. Ciência de Dados e Gestão para Empregabilidade, Empreendedorismo e Inovação

 

·         Obrigatória para o Curso de Ciências Biológicas da ESALQ/USP, optativa para todos os demais cursos de graduação da ESALQ.

 

·         Responsável:

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: https://biologia-informada-inteligente.blogspot.com/

 

 

o   LCE 137. Inteligência Artificial, Data Mining e Gestão para Inovação e Hipercompetitividade . Optativa, optativa para todos os demais cursos de graduação da ESALQ. Será oferecida no primeiro semestre de 2021.

 

·         Responsável:

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: https://mercado-gestao-empeend.blogspot.com/

 

 

o   LCE 1270 Inteligência Artificial, Big-Small Data e Gestão para Indústria, Serviços e Fazenda 4.0. Optativa, optativa para todos os demais cursos de graduação da ESALQ.

 

·         Responsável:

 

Prof. Dr. Gabriel Sarriés, Departamento de Ciências Exatas da ESALQ e Ecologia Aplicada Inter unidades, ESALQ-CENA

·         Blog: https://gest-certif-estat-lce1270.blogspot.com/

 

 

 

Anexo 2 – Clinicas que serão conduzidas todos os sábados em janeiro de 2021.

·       Sábado 9/1/2021 das 15 às 17h

 

o   Título: Machine Learning na Rastreabilidade e Autenticidade de Alimentos. Trabalho que ganhou primeiro prêmio na Europa, da Editora Elsevier, Revista Food Cheminstry em 2019.

o   Condutor: Yuniel Tejada – Químico Nuclear – Doutorando no CENA.

·       Sábado 16/1/2021 das 15 às 17h

o   Título: Macinie Learning e Estatística Robusta-Sinergia. Aplicado em estudo de Fraudes em Cartão de Crédito.

o   Condutor: Gabriel Ferreira, Mestre em Estatística e Graduado em Ciências Econômicas da ESALQ.

·       Sábado 23/1/2021 das 15 às 17h

o   Título: Machine Learning e Estatística Robusta na Gestão Ecológica de Fazendas no Brasil.

o   Condutora: Gabriela Trivellato. Mestranda no Curso de Ecologia Aplicada Interunidades da ESALQ e CENA. Engenheira Agrónoma da ESALQ.

·       Sábado 30/1/2021 das 15 às 17h

o   Título: IA e Estatística Robusta – Percepção do Mercado de Trabalho dos Biólogo Egressos da ESALQ

o   Condutora: Bióloga Vanessa Taconha. Projeto de pós-graduação IA e CD para Outbound Marketing LCE/ ESALQ, em elaboração.

·       Clinicas para Fevereiro e Março de 2021:

      - Estado da Arte do Machine Learning – Professor da Irlanda

      - Machine Learning Não Supervisionado – Professora da Argentina

      - Desenvolvimento Sustentável e Sociedade 5.0 – Professor da Inglaterra

      - Big Data – Professor da Policia Federal do Brasil

      - Ciência de Dados Abordagem Multivariada – Professor da Universidade Federal do Ceara

 

 

 

Anexo 3 – Alguns trabalhos efetuados pela equipe ou em andamento

IA e CD para Quantificar a Percepção de Mercado dos Biólogos Egressos da ESALQ

Percepção de legislação ambiental em assentamentos do INCRA na Amazônia

Detecção de Fraudes em Operações de Cartão de Credito – Interação IA e Estatística Robusta

Gestão ecológica de fazendas em todos os estados do Brasil

Rastreabilidades de Alimentos utilizando IA e CD. Diversos trabalhos um ganhou o primeiro prêmio em autenticidade e rastreabilidade de alimentos da Editora Elsevier, Revista Food Chemistry, arquivo anexo.

 Reciclagem de resíduos sólidos em centros urbanos

Gestão Sistêmica na Biblioteca Central da ESALQ – Projeto com mais de 25 anos premiado em duas oportunidades pelo Prêmio Paulista da Qualidade (Palácio dos Bandeirantes) aplicando Sistema Toyota de Gestão e BSC.

 Recuperação de área degradada por mineração de urânio

Projeto Bentevi, Benchmarking na Agricultura, do LCE/ESALQ, chegando a processar dados de mais de 1100 produtores de vários estados do Brasil. Laranja, tomate, flores, soja, milho, algodão, uva, limão etc.

 Biomonitores poluição Mata Atlântica (pinguinos)

Ecologia Humana no CCIn da USP em Piracicaba. Projeto de referência visitado pelos prefeitos de campus da USP. Fazia parte do Programa Permanente de Qualidade e Produtividade da USP, que integramos por mais de 10 anos.

Orientação do consumidor em alimentos com pegada ambiental utilizando aprendizado de maquina

GlobalGAP para Paking Houses e Produtores Integrados juntamente com o Sistema Toyota de Gestão.

Sistema Toyota de Gestão na Produção e Armazenamento de Soja, Milho, Trigo e Aveia. Implantado por mais de 10 anos no Grupo Lucio Miranda PR

 Impacto da mídia na qualidade de vida de adolescentes

Certificação Internacional da Qualidade ISOs 9.001 e 14.001 na Viação Piracicabana, projeto de mais de 27 anos. Sistema Toyota de Gestão e Prêmio Top de Qualidade para Empresas certificadas.

Contaminação no Rio Piracicaba – Elementos Tóxicos

Realizamos os trabalhos de IA, CD e Gestão 5.0 no Núcleo Satélite da UNESCO no Brasil, para segurança alimentar e do alimento.

Atividades esportivas e de lazer, com mínimo impacto, em unidades de conservação (exemplo em parques nacionais) 

Produção de Materiais de Referencia Certificados em Alimentos e Gerenciamento de Testes de Proficiência Laboratoriais (mais de 100 laboratórios), criamos o Núcleo de Inovação Tecnológica Qualidade e Metrologia na Agropecuária e O Centro Colaborativo em Defesa Agropecuária do CENA-ESALQ e EMVRAPA. Financiados pelo MAPA e CNPq.

Evolução da comunicação nos últimos 64 anos utilizando ciência de dados

Controle Estatístico da Qualidade e Gerenciamento de Risco na Clínica do Leite da ESALQ. Projeto premiado pela Fundação MAPFRE, da Europa na Faculdade de Saúde Publica da USP.

Tendência na letalidade da Covid-19 no mundo

 Boas práticas prevenir contam. e gravidade Covid-19

Certificação Internacional da Qualidade para Laboratórios – Coaching da Agencia Internacional de Energia Atômica. ISOs 17.025, 34 e 35. Laboratório de Radioisótopos do CENA. Primeiro prêmio em Metrologia no Brasil.

Inicio de Ensino Passo a Passo:

·         Ciência de Dados

·         Inteligência Artificial

·         Inteligência Antesipativa

·         Machine learning

·         Gestão Sistêmica

·         Gestão Ambiental (ISO 14000, FSC etc.)

 


segunda-feira, 7 de dezembro de 2020

Exercícios - Lista ate 7/12/2020

 Exercícios - Lista ate 7/12/2020


Enviar os exercicios para o e-mail da disciplina.

E-Mail da Disciplina:


biologia.inteligente.10@gmail.com

Colocar no Assunto do e-mail o Nome Completo e Numero do Exercício





Exercício 1 Teórico:

Em quais problemas da Biologia pode se utilizar Ciência de Dados (CD)? A CD pode ajudar na empregabilidade e competitividade do Biólogo, são habilidades de mercado? Elaborar uma apresentação com no máximo 7 slides, mínimo 4.

Dead Line: 7/9/2020


Exercício 2 Teórico:

Em quais problemas da Biologia pode se utilizar Machine Learning (ML)? O ML pode ajudar na empregabilidade e competitividade do Biólogo, são habilidades de mercado? Elaborar uma apresentação com no máximo 7 slides, mínimo 4.

Dead Line: 14/9/2020


Exercício 1 Pratico:

Crie um exemplo na área biológica para utilizar analise de regressão linear simples. Podem ser dados reais ou inventados. Rode esse exemplo no Excel. Interprete os resultados.

Dead Line: 7/9/2020


Exercício 2 Pratico: Instalaro Weka (machine learning) e se cadastra no SAS on demand (SAS estudio). Tudo gratuito.
Dead Line: 7/9/2020

Exercício 3 Pratico:

Crie um exemplo na área biológica para utilizar Teste T de Student. Podem ser dados reais ou inventados. Rode esse exemplo no Excel. Interprete os resultados.

Dead Line: 14/9/2020


Exercício 4 Pratico:

Crie um blog para colocar os exercícios da disciplina LCE0136. Eu (Gabriel) gosto do Blogger, mas pode ser outro.

Dead Line: 14/9/2020


Exercício 5 Pratico:

Crie um exemplo para aplicar Machine Learning para Classificação. Rodar no Weka e checar resultados em SAS. Dead Line: 26/10/2020

Exercício 6 Pratico:

Crie um exemplo para aplicar Machine Learning para Previsão - Regressão. Rodar no Weka. Dead Line: 14/12/2020




Aula 7/12/2020

 link: https://meet.google.com/amr-nzuk-hbi










domingo, 6 de dezembro de 2020

Horarios de Consulta - Todos os Días

 Horarios de Consulta - Todos os Días


Contato por Whatsapp ou Skype, E-Mail ou Google Meet.

Whatsapp: 019-988-627-438

Skype: gatoluz

E-Mail: gasarrie@usp.br

Google Meet: zwz-pbzr-qkx




Machine Learning Não Supervisionado Data Crunching e Cluster Analysis

   Machine Learning Não Supervisionado

Data Crunching e Cluster Analysis




Videoaulas


Videoaula 1

Introdução à Estatística Multivariada e à Inteligência Artificial

https://youtu.be/AQdRiLq9lss




Videoaula 2

Data Crunching - Pivot Tables - Pivot ou Tabela Dinâmica em Excel (Calculo da Matriz de Médias Aritméticas)

https://youtu.be/vhHHc7VxgBk




Videoaula 3

Visual Analytics ou Cluster Analysis ou Elaboração do Dendrograma em Linguagem SAS na Nuvem ( SAS on Demand - Free) 


https://youtu.be/jkpbgtRNZ40











- Pesquisar Data:
                      - Mining
                      - Crunching
                      - Analysis


  Tabela Dinâmica - Excel (Pivot Table ou Paivot ou "Pivot" forma de referenciar em empresas)

 e Cluster Analysis



Estatística Multivariada, ML não Supervisionado – Cluster Analysis


Vamos começar a “olhar” com a Estatística (algoritmos matemáticos) ou a Inteligencia Artificila, de forma multivariada.

Isso é muito familiar para a gente por que nosso cérebro (muito mais poderoso que qualquer computador, 30.000 computadores de ultima geração de 2020) enxerga de forma multivariada.

Como reconhecemos os objetos ou as pessoas, por somente um item? Por exemplo, como reconhecemos uma pessoa: sexo, altura, cor do cabelo, formato do rosto, timbre da voz, sotaque, perfume que utiliza (ou que não utiliza), etc.

Na verdade utilizamos todos esses dados e muitos mais simultaneamente, ou seja, nosso sistema de reconhecimento natural é multivariado (como a Estatística Multivariada ou a Inteligencia Artificial-IA).

Como nosso cérebro processa toda essa informação em frações de segundo não sabemos. A neurociência está quebrando cabeça com isso. Podemos perguntar para Nicolelis (o neurocientista que dizem ter a maior chance de conseguir um Premio Nobel para o Brasil).

O que podemos fazer com a matemática, estatística, computação, Economia e IA é simular de alguma forma primitiva o funcionamento do cérebro.




Esse tipo de abordagem é utilizado nas áreas de Inteligencia de Negócios (BI), Sistemas de Informação ( Data Mining, Data Crunching, Decision Support Systems-DSS e Big-Small Data), IA e Pesquisa Cientifica



Também é utilizado numa área da Inteligência Artificial denominada Visual Analytics, vejamos o seguinte exemplo, como poderíamos enxergar em dimensão 78?










No exemplo a ser apresentado (arquivo de Excel para download), temos 4 categorias de pessoas: Atletas, Semi-atletas, Sedentários e Professores da ESALQ. Nessas pessoas foram medidas 3 variáveis (ou preditores), Índice de Massa Corporal, Quantos quilômetros corre ou anda por semana e Quilocalorias que Ingere por Dia (modelo trivariado, se tem mais do que uma já é multivariado ou IA).
Exemplo para Download:



Exemplo em Arquivo Tipo Texto:

(Arquivo da Internet para o Excel)

Cat. IMC Corr Kcal

AT 20.2 60.7 3200

AT 21.3 54.8 3100

AT 19.3 49.6 2800

AT 21.1 52.3 3300

SEM 22.4 14.9 2600

SEM 21.9 17.8 2700

SEM 23.8 18.6 3200

SEM 24.1 15.1 3300

SE  27.3 2.5 2700

SE  23.4 4.3 2300

SE  25.2 2.3 2600

SE  26.4 2.6 3200

PR 26.2 4.1 2600

PR 24.2 2.1 2700

PR 25.4 1.9 2650

PR 24.9 2.1 2700

 




Aqui apresentamos o nosso objetivo, elaborarmos um dendrograma, que é a representação gráfica da saída do procedimento Cluster Analysis do Programa SAS:






                         
                           Tabela Dinâmica
                              em   Excel
                             ( Pivot Table )

Podemos ver nesse exemplo que temos vários representantes de cada categoria, são exatamente 4 (ou quatro repetições de cada categoria)

Para aplicarmos Cluster Analysis devemos calcular previamente as medias aritméticas de cada categoria, para cada uma das 3 variáveis de resposta.






Vamos colocar a sequencia de passos para obtermos essas medias utilizando um recurso muito poderoso de bancos de dados do Excel (tal vez o mais poderoso):


 Tabela Dinâmica ou Pivot Table ou Pivot.


Passo 1 – Marcar o banco de dados original

Passo 2 – Entrar em Inserir e Depois em Tabela Dinâmica.






Passo 3 – Dar OK. Entraremos no Ambiente de Trabalho da Tabela Dinâmica:





Passo 4 – Clicar em Categorias “Cat.”(sem soltar o mouse, operação “Drag”) e arrastar as categorias para o local Rótulos de Linha.





Passo 5 – Arrastar as 3 variáveis observadas: IMC, Corr e Kcal para o local Somatória de Valores (Σ valores). Veja que o protótipo da Tabela Dinâmica, já está pronto, no canto superior esquerdo.



Passo 6 – O problema é que temos somatória dos valores e precisamos de medias aritméticas para entrar no Programa de 

Cluster Analysis do SAS. Como fazer para trocar 

somatória para medias?:


Veja que os dados são de soma, um IMC de 100, praticamente não existe ( 81,9 ; 100,7 ...)


·       Colocar o cursor na célula “soma de IMC”

    ·   Pressionar o botão direito do mouse







    ·       Escolher a opção: “Configurações do Campo de Valor”

    ·       Veja que está em “Soma”, clicar em “Média”. 





    Veja que agora temos Média de ICM para cada categoria.


    ·       Fazer mesma operação para Corr e Kcal.





    Fim do calculo das medias de cada categoria.


    Agora é somente copiar e colar no SAS.


    Programa SAS para Cluster Analysis dos Dados Calculados no Excel:

    data  pessoas;
    input cat $ imc corr kcal;
    cards;
    DADOS DO SAS DEPOIS DE APLICAR TABELA DINAMICA
    ;
    proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;
    var imc corr kcal;
    id cat;
    run;
    PROC TREE DATA = arvore;
    RUN;