John é brasileiro, 27 anos e Sócio da Ilhasoft Tecnologia. Diretor da Divisão de Produto com 9 anos de experiência em Desenvolvimento de Software com ênfase em Metodologias Ágeis, Arquitetura de aplicativos móveis, plataformas web e produtos de Machine Learning. Ampla experiência em criar produtos inovadores do zero, indo da prototipação, validação, design de modelo de negócio, arquitetura de software, lançamento e escala.

Mestrando em Modelagem Computacional de Conhecimento pela Universidade Federal de Alagoas - UFAL, interdisciplinar, focado em pesquisa sobre sistemas computacionais autonômicos, sistemas imunológicos artificiais e segurança da informação. Analista de sistemas pelo Centro Universitário CESMAC com experiência em modelagem e codificação de softwares Web e Desktop. Bacharel em Direito, com reconhecimento de mérito por desempenho acadêmico, também pelo Centro Universitário CESMAC, com experiência em pesquisas jurídicas, em especial pelo programa de iniciação científica PSIC e extensão comunitária. Advogado devidamente inscrito nos quadros da Ordem dos Advogados do Brasil Seccional Alagoas e dedicado, igualmente, à pesquisa na área de Direito e novas Tecnologias, Crimes Digitais e computação forense.

Nascido em Aracaju-Sergipe, CEO na Osh.Technology (Startup voltada para desenvolvimento de sistemas inteligêntes mecatrônicos, Engenharia de Software), Professor da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e do Centro Universitário Tiradentes UNIT/Al.

Possui Graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade de Alagoas (2006), Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2008) e Doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico da Aeronáutica (2014). Parte dos seus estudos de doutorado foi financiado pela CAPES através do programa Ciência Sem Fronteiras, realizando intercâmbio com a Universität Salzburg (2013). Tem experiência com desenvolvimento de sistemas de informação para o mercado corporativo. É pesquisador em Redes de Computadores, adquirindo experiência nas seguintes áreas: Tecnologia Aeroespacial, Telecomunicações, Automação, Internet das Coisas e Informática na Educação.

Graduado em Engenharia de Computação pela UFAL. Atualmente, é Engenheiro de Hardware no Centro de Inovação - Edge/UFAL. Tem experiência no desenvolvimento de sistemas embarcados para sensoriamento remoto e redes sem fio.

Estudou o curso de bacharelado em Ciência da Computação pelo centro de Informática da UFPE (2010). Possui mestrado em Ciência da Computação pelo centro de informática da UFPE (2013), tendo como área de pesquisa Inteligência Computacional. Fez estágio de pesquisa durante o mestrado no Institut National de Recherche en Informatique et en automatique (INRIA - França). Possui doutorado em Ciência da Computação na UFPE (2017) na área de Inteligência Computacional, tendo como tema de pesquisa Análise de Agrupamento. Realizou doutorado sanduíche na Université dOrléans (França). Desenvolveu pesquisa no âmbito de pós-doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC - USP), investigando recomedações de algorítmos através de Meta-Aprendizado. Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Alagoas.

Brasileiro, 29 anos e Software Engineer. Viciado em testes e arquiteturas de software em geral. Apaixonado em passar conhecimento, criador do 2DevsPodcast e autor do livro O Quê, Como e Quando Testar - Evite Retrabalho e Perda de Tempo.

Graduado em Ciência da Computação - UFAL Pesquisador em Deep Learning na Medicina - LaTIM Desenvolvedor Mobile - Stant

Machine Learning é uma área da computação que, contrariando o senso comum, não é nova. Existem esforços nessa área há mais de 50 anos, onde boa parte destes foram direcionados a lidar com dados estruturados: tabelas de banco de dados e planilhas. No entanto, nos últimos anos, empresas como Tesla, IBM e Google têm dedicado recursos ao desenvolvimento de tecnologias voltadas a Machine Learning para dados não estruturados, tais como textos, áudios, imagens e vídeos.

Objetivos da palestra: contextualizar sobre as principais técnicas de machine learning para dados não estruturados, bem como, discutir sobre o nível de dificuldade para implementação de abordagens voltadas para esse fim.

Graduando de sistemas de informação pelo IFAL. Gestor de Tecnologia no Stant, uma plataforma de gerenciamiento e controle de qualidade de obras.

Wagner é aluno de Ciência da Computação na Universidade Federal de Alagoas e bolsista de pesquisa e desenvolvimento do Ministério do Turismo pelo projeto TATU (Tecnologia Assistiva aplicada ao Turismo). Entusiasta de Data Science com experiência em competições de Machine Learning (Kaggle, Driven Data, Analytics Vidhya...), desenvolve projetos pessoais na área nas horas vagas e contribui em projetos open source.

E o França é graduando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Alagoas, com experiências em pesquisas, iniciações científicas, projetos de engenharia de dados e competições de Machine Learning. Entusiasta dos dados, atualmente fazendo parte de projeto em parceira com Ministério do Turismo para criar análise de dados de visitas turísticas, constrói projetos individuais para aperfeiçoar as habilidades e estudando como aplicar segurança e privacidade em modelos de Inteligência Artificial.

Graduando em Ciência da graduação pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Líder de Front-End na EngApp, CEO no EngApp Academy e escritor. Dando início em 2017 às atividades profissionais, atualmente utiliza o Flutter dentro da EngApp e com isso, gerou aumento da produtividade e eficiência dos projetos realizados na empresa.