forked from USPCodeLabSanca/mladies-website
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
index.html
265 lines (241 loc) · 14.1 KB
/
index.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta name="author" content="USPCodeLab Sanca">
<meta name="description" content="Divulgação do evento MLadies: Mulheres em Machine Learning">
<meta name="keywords" content="Data Science, Mulheres, Tecnologia, Machine Learning, Inteligência Artificial, Computação">
<meta property="og:title" content="MLadies: Mulheres em Machine Learning" />
<meta property="og:type" content="website" />
<meta property="og:url" content="https://mladies-data.netlify.app/" />
<meta property="og:description" content="Evento para mulheres sobre Data Science e Machine Learning" />
<meta property="og:image" content="https://mladies-data.netlify.app/assets/logo.png" />
<meta property="og:image:width" content="300" />
<meta property="og:image:height" content="300" />
<link rel="stylesheet" href="style.css">
<link rel="shortcut icon" href="assets/favicon.ico" type="image/x-icon">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.0.0-beta2/css/all.min.css"
integrity="sha512-YWzhKL2whUzgiheMoBFwW8CKV4qpHQAEuvilg9FAn5VJUDwKZZxkJNuGM4XkWuk94WCrrwslk8yWNGmY1EduTA=="
crossorigin="anonymous" referrerpolicy="no-referrer" />
<link rel="shortcut icon" href="./assets/favicon.ico" type="image/x-icon">
<title>MLadies</title>
</head>
<body>
<header>
<nav class="stroke pc">
<a href="#event">Evento</a>
<a href="#about">Sobre</a>
<a href="#cronograma">Cronograma</a>
</nav>
<div class="nav-social pc">
<a href="https://www.facebook.com/dataICMC"><i class="fab fa-facebook"></i></a>
<a href="https://twitter.com/data_icmc"><i class="fab fa-twitter"></i></a>
<a href="https://www.linkedin.com/school/data-icmc/"><i class="fab fa-linkedin"></i></a>
</div>
</header>
<div id ="event" class="event">
<div class="text-background">
<div class="text">
<h1>MLadies: Mulheres em Machine Learning</h1>
<p>
ML (Machine Learning) é uma aplicação da área de Inteligência Artificial que foca no desenvolvimento de
programas que conseguem realizar o aprendizado de tarefas por meio do fornecimento de dados aos mesmos.
Essa área tem crescido cada vez mais não só dentro do ramo de computação, mas também dentro de aplicações
do nosso cotidiano, como em algoritmos de recomendação, chatbots, aplicações na área de saúde entre muitos
outros exemplos.
</p>
<p>
Apesar de todo esse crescimento, <a href="https://syncedreview.com/2020/03/13/exploring-gender-imbalance-in-ai-numbers-trends-and-discussions/">apenas 12% dos profissionais da área são mulheres</a>, o que demonstra a expressiva falta de diversidade no ramo.
Dessa forma, buscamos organizar esse evento para ajudar a abrir as portas para que cada vez mais mulheres se interessem e explorem o ramo de IA!
</p>
<p>
Então, convidamos todas a se juntarem a nós e mais seis profissionais de destaque na área para discutir como é embarcar no ramo de ML, quais são os principais desafios e o que te espera nessa jornada!
</p>
<h3>9 de novembro - 15:00 às 17:00 (Horário de Brasília)</h3>
<a href="https://youtu.be/bELmkqJR22g" target="blank">Link do evento</a>
<input id="learn-more" type="button" onClick="document.getElementById('Convidados').scrollIntoView();"
value="Saiba Mais" />
</div>
</div>
<img id="logo" src="./assets/logo.svg" alt="Logo do Data">
</div>
<hr/>
<div id = "about" class="about">
<img id="image-about" src="./assets/logo.svg" alt="Logo do Data">
<div class="text about-text">
<h1>Sobre o Data</h1>
<p>
Somos um grupo de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina localizado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos.
Por meio de aulas, eventos, grupos de estudo e palestras, o grupo tem a missão de unir a indústria, o mundo acadêmico e indivíduos interessados,
de forma que todos possam criar conexões importantes para sua vida e carreira enquanto aprendem. Buscamos acelerar a cultura de data science,
dentro e fora da universidade, trazendo o estado da arte para mais perto dos alunos e profissionais da área.
</p>
</div>
</div>
<hr/>
<section id="Convidados">
<h2>Convidadas</h2>
<div class="convidado">
<img src="./assets/elayni.png" alt="Foto de perfil da Elayni Franco">
<h3>Elayni Franco</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="elayni" >Descrição</div>
</div>
<div class="convidado">
<img src="./assets/mirian.jpg" alt="Foto de perfil da Mirian Silva">
<h3>Mirian Silva</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="mirian">Descrição</div>
</div>
<div class="convidado">
<img src="./assets/sandra.png" alt="Foto de perfil da Sandra Avila">
<h3>Sandra Avila</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="sandra" >Descrição</div>
</div>
<div class="convidado">
<img src="./assets/meire.jpg" alt="Foto de perfil da Meire Fortunato">
<h3>Meire Fortunato</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="meire">Descrição</div>
</div>
<div class="convidado">
<img src="./assets/leo.jpg" alt="Foto de perfil da Leo Sampaio">
<h3>Leo Sampaio</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="leo">Descrição</div>
</div>
<div class="convidado">
<img src="./assets/jessica.png" alt="Foto de perfil da Jéssica Sena">
<h3>Jéssica Sena</h3>
<div class="saibaMaisConvidado" id="jessica">Descrição</div>
</div>
</section>
<hr/>
<secttion id="cronograma">
<h2>Cronograma</h2>
<div class="cardHorario">
<div class="interiorCard">
<div class="header">
<h4>Trajetória em IA aplicada a visão computacional e wearable sensors</h4>
<p>15h-16h</p>
</div>
<div class="content">
Nessa palestra, Jéssica Sena, doutoranda da UFMG com sanduíche na Universidade da Florida,
contará um pouco sobre sua trajetória na área de Machine Learning, além de discutir em detalhes sua área de estudo.
Esta é uma excelente oportunidade para entender melhor como funciona o processo de pesquisa acadêmica e ter uma introdução à área!
</div>
<div class="footer">
<a class="link" href="https://youtu.be/bELmkqJR22g">Acessar</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="cardHorario">
<div class="interiorCard">
<div class="header">
<h4>Roda de Conversa</h4>
<p>16h-17h</p>
</div>
<div class="content">
Nesse evento realizaremos uma roda de conversa com seis profissionais de renome na área,
entre elas mulheres que atuam tanto na academia quanto na indústria, conversar sobre como é trabalhar com ML,
possíveis áreas de atuação, dicas de como adentrar nesse ramo e quaisquer outras coisas que tenham interesse em discutir!
</div>
<div class="footer">
<a class="link" href="https://youtu.be/bELmkqJR22g">Acessar</a>
</div>
</div>
</div>
</secttion>
<div id="elayni-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Elayni Franco</h3>
<p>
Graduanda em Ciência de Dados e Inteligência Artificial pela UFPB, é estagiária em IA na Dataprev e PyLady, também possui bacharel e licenciatura em Enfermagem.
</p>
</div>
</div>
<div id="mirian-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Mirian Silva</h3>
<p>
AI Research Engineer na IBM Research. Estudante de Mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com pesquisa focada nas áreas de AI Fairness e privacidade.
Bacharela em Matemática Computacional pela mesmo universidade. Instrutora de Projetos Guiados na plataforma de e-learning do Coursera.
Membra da Comunidade Black in AI, iniciativa que visa impulsionar e aumentar a presença de pessoas pretas no campo de Inteligência Artificial, sendo também voluntária nas iniciativas Women in Machine Learning e LatinX in AI.
Completamente envolvida em ações que promovem o incentivo de mulheres em áreas de STEM, sendo cofundadora da grupo Girls Support Girls Community, originalmente formado dentro da UFMG.
</p>
</div>
</div>
<div id="sandra-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Sandra Avila</h3>
<p>
Sandra Avila é professora no Instituto de Computação, da Universidade Estadual de Campinas, desde 2017.
É doutora em Ciência da Computação, com duplo diploma, pela UFMG e pela Sorbonne Université, em 2013.
Suas pesquisas estão voltadas para Inteligência Artificial, mais especificamente Aprendizado de Máquina, com ênfase na Saúde, Análise de conteúdo sensível e Agricultura de precisão.
Em 2018, 2019 e 2020, recebeu o prêmio Google Latin America Research Awards.
Em 2020, foi selecionada para representar o Brasil no BRICS Young Scientists Forum, na área de Inteligência Artificial.
</p>
</div>
</div>
<div id="meire-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Meire Fortunato</h3>
<p>
Meire Fortunato é cientista pesquisadora na DeepMind em Londres desde 2016, trabalhando com Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.
Meire concluiu o bacharelado e o mestrado em Matemática na Unicamp, em 2008 e 2010, respectivamente.
Em 2016, Meire recebeu seu doutorado em Matemática pela Universidade da Califórnia em Berkeley, com tese sobre métodos numéricos para a geração de malhas.
Meire tem experiência em aprendizagem supervisionada e de reforço, com ênfase em tópicos como modelagem de sequências, exploração e blocos de memória.
Atualmente, seu foco de pesquisa é em como usar redes neurais para produzir simulações precisas e eficientes na área de ciências e engenharia.
Meire é membro do comitê geral e co-fundadora da Khipu.ai, um esforço para fortalecer a comunidade de IA na América Latina.
</p>
</div>
</div>
<div id="leo-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Leo Sampaio</h3>
<p>
A Leo Sampaio estuda desde 2015 modelagem de extratores de representações comuns entre desenhos e fotografias aplicados em reconhecimento, síntese e busca em ambos domínios.
Atualmente pesquisa o assunto como Doutoranda no ICMC-USP
</p>
</div>
</div>
<div id="jessica-aviso" class="aviso">
<div class="modal">
<h3>Jéssica Sena</h3>
<p>
Jéssica Sena é doutoranda em Ciência da Computação na UFMG e recipiente da bolsa Fulbright, uma das mais prestigiosas do mundo.
Jéssica atualmente está fazendo doutorado sanduíche no Departamento de Engenharia Biomédica da Universidade da Flórida, EUA, com a qual ela trabalha com monitoramento de pacientes em UTIs através do uso de Inteligência Artificial.
Ela tem mestrado em Ciência da Computação e graduação em Sistemas de Informação, ambos pela UFMG.
Seus interesses incluem machine learning, deep learning, sensores vestíveis, visão computacional e aplicação desses na área da saúde, biometria e vigilância
</p>
</div>
</div>
<hr>
<section id="committee">
<h2>Comitê Organizador</h2>
<ul>
<li>Guilherme Lourenço Toledo - Universidade de São Paulo</li>
<li>Luísa Balleroni Shimabucoro - Universidade de São Paulo</li>
<li>Victor Henrique - Universidade de São Paulo</li>
<li><b>com apoio de</b> João Guilherme Araújo - Universidade de São Paulo</li>
</ul>
</section>
<hr>
<footer>
<div class="footer-social ">
<a href="https://www.facebook.com/dataICMC"><i class="fab fa-facebook"></i></a>
<a href="https://twitter.com/data_icmc"><i class="fab fa-twitter"></i></a>
<a href="https://www.linkedin.com/school/data-icmc/"><i class="fab fa-linkedin"></i></a>
</div>
<p>@ Data ICMC. Developed with ❤ by <a id="codelab" href="https://codelab-icmc.netlify.app/" target="blank">USPCodeLab Sanca</a></p>
</footer>
</body>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
<script>
$(".saibaMaisConvidado").on("click", (event)=> {
$("#" + event.target.id + "-aviso").css("display","flex").hide().fadeIn(500);
})
$(".aviso").on("click",()=>{
if($(event.target).is(".aviso"))
$(".aviso").fadeOut(500);
})
</script>
</html>