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| = Fase I - Estudo =
| | ::: Passou a se chamar IA sobre Redes Banda Larga |
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| == ML aplicado aos negócios ==
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| == Objetivos ==
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| ::A área de capacity empenha-se em controlar, planejar e projetar uma série de produtos que a empresa trabalha, a fim de garantir que o negócio entregue o que foi estabelecido e que está tudo funcionando. Para isso é estipulado quantos por cento a mais deve ser guardado para que o serviço funcione em todos os tipos de situações, de forma mais econômica e assertiva para a instituição. Atualmente esse processo é feito de forma manual, ou seja, é sujeito a erros humanos e uma análise não tão bem detalhada. | |
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| ::ML aplicado aos negócios faz com que essa execução seja automatizada, sendo assim mais eficaz e minucioso, com o uso de dados do passado e variáveis atuais para estudos de previsões do presente e do futuro.
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| == Conceito ==
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| ::O RPA (Robotic Process Automation) é uma aplicação tecnológica que visa automatizar processos corporativos, com o uso de ferramentas estruturadas capazes de realizar determinadas tarefas. Tem o objetivo de agilizar e automatizar tarefas repetitivas, de viés mais operacional, puramente operacionais, em massa em uma empresa, e geralmente inalteráveis. Ou seja, uma automação objetiva, sem a necessidade de interpretação de contextos. | |
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| ::Enquanto a IA (Inteligência Artificial) constrói máquinas capazes de pensar, agir e aprender como seres humanos, o RPA é responsável por exercer essa função automaticamente.
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| == Características ==
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| * Ideia:
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| ** Vinculado à tese de Mestrado: Prof Flávio (Artigo para leitura)
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| ** Objetivo incial: Potencializar pesquisa sobre acesso BL
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| ** Proposta: Criar um prototipo em Python de uma solução de IA
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| ** Prover condições para auto diagnóstico de rede (self optimization - self healing)
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| ** Base de dados real da rede Banda Larga
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| ** Foco: aplicado na casa do cliente
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| ** Ex: WiFi está congestionado: Muda a frequência
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| *** Tem que trocar um parametro do modem porque desse jeito está com autoprocessamento
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| ** De onde virão os dados: inputs do modem de BL
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| ** O que fazer: a solução identifica estes parametros e toda vez que identificar sugere uma correção. É um aprendizado supervisionado
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| ** Roteiro: Desenvolver uma solução de IA em Python sobre uma base de teste e posteriormente implantar na rede
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| ** Quem tem a Base de Dados? CXBL - Henrique Omena
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| ** Quem é especialista nos parametros da rede? Felipe Oliveira Franco (Cientista de Dados)
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| == Estudo Dirigido ==
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| :Foi Primeiramente feito uma revisão de algumas partes da estatística:
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| ::[http://www.mat.uc.pt/~mat1202/ResumoEstatisticaBasicaWord.htm Resumo estatística]
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| :Após esse estudo foi feito uma pesquisa sobre Inteligência Artificial:
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| ::[https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2018/07/AI-Readiness-Benchmark-POV.pdf IA em cada país]
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| ::[https://www.zendesk.com.br/blog/diferenca-entre-inteligencia-artificial-machine-learning-e-deep-learning/ Diferença entre IA, ML e DL]
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| ::[https://weni.ai/blog/como-criar-uma-inteligencia-artificial-do-zero/ Como criar uma IA]
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| ::[https://www.zup.com.br/blog/code-review-com-inteligencia-artificial Exemplo de IA para code review]
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| ::[https://www.digitalmoneyinforme.com.br/63-das-empresas-brasileiras-com-gestao-de-dados-ja-usam-ia Dados sobre quantas empresas com gestão de dados usam IA]
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| ::[https://escotta.com/canal/como-fazer-analise-de-dados-com-inteligencia-artificial/ Análise de Dados com IA]
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| ::GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. 2ª.ed. Rio de Janeiro: Starlin Atla, 2021.
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| = Fase II - Ensino =
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| == Conteúdo ==
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| Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
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| Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável
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| == Apresentação ==
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| Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
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| Publique aqui
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| == Metodologia ==
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| Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:
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| Estratégia de Job Rotation
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| Estudos básicos para conhecimento do potencial
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| Estudos básicos para entendimento sobre o problema
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| Estudos para dar base aos pesquisadores
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| Benchmarking com empresas estrangeiras
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| Aceleradoras de empresas
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| Adoção de novas tecnologias
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| Utilização da proposta de soluções Open-source
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| Priorização no desenvolvimento interno
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| Foco na não dependência de fornecedores
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| Prática de formação dos talentos necessários
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| == Hipóteses ==
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| Que questões envolvem a pesquisa?
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| O que se espera provar?
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| O que se espera como resultado?
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| Explicações e argumentos que subsidiem a investigação em curso
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| = Fase III - Exemplo de Caso de Negócio<br> =
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| == Product Backlog ==
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| Descreva os requisitos deste projeto
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| == Benefícios para quem for oferecer esta solução ==
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| Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias
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| == Benefícios para o usuário ==
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| Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
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| Pode se inspirar no Canvas.
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| == Direcionadores chave para esta iniciativa ==
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| Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar
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| == Possíveis modelos de negócios ==
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| Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios
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| == Business Case ==
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| * '''Case 1: Capacidade de Backbone todos os trafego de produtos passam por aqui (Denner)'''
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| ** '''Qual a dor que a área hoje?'''
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| :::O Backbone mexe com diversos dados de vários produtos, as variáveis são utilizadas para haver uma projeção futura de quanto será disponibilizado para cada lugar, mas dependendo da localidade e do item há pouca quantidade de dados, o que pode tornar a Inteligência Artificial não tão vantajosa, pois não teria informações suficientes para que a máquina aprenda sobre um padrão, o que faz a técnica ser menos precisa. Por outro lado, o sistema atual de coleta de dados, o shadow IT (uma ferramenta não oficial da empresa, desenvolvida pela própria área), implica na falta de manutenção do produto, o que pode gerar perda de dados, outro ponto é que área ainda não consegue inserir outras informações importantes, como as pesquisas mercadológicas para o cálculo das projeções (atualmente usam-se somente informações de marketing durante o planejamento de capex).
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| :* '''O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?'''
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| :::Para gerar melhor desenvolvimento para área, pode ser necessário aplicar IA em apenas alguns produtos em que há informações em quantidades satisfatórias, além de reunir dados em um lugar confiável e de fácil manutenção e conseguir implementar a utilização de dados mercadológicos.
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| * '''Case 2: Capacidade de Banda Larga (Flávio de Souza)'''
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| ** '''Qual a dor que a área hoje?'''
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| ::: Há uma abundância de dados referentes ao uso da banda larga e vários índices desse produto, como a taxa de penetração de diversos lugares. As dores desse setor é ter a maior assertividade possível nas previsões de esgotamento de equipamento, dificuldade de coleta e tratamento de dados, além de problemas em relação à coesão de dados de diferente lugares. Ao ajustar essas informações, podem futuramente interferir de forma positiva não somente no local de uso, mas também no Backbone, pois é um dos meios trabalhados pela área.
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| :* '''O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?'''
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| :::As propostas são de melhorar a previsão de esgotamento da banda larga para o decorrer do tempo, saber se o recurso é necessário para atender o mercado atual e futuro, reunir os dados em um único lugar com fácil acesso e com as devidas interligações, outro ponto interessante é a análise de combinação de dados e quais alterações a IA pode fazer para que as informações sejam assertivas.
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| :* '''Como é entregue o serviço banda larga?'''
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| :::Na Algar o serviço é entregue por fibra ótica, onde tem várias POP/estações (lugar próprio com equipamentos de telecomunicação) para a internet funcionar, de lá sai uma fibra ótica e vai indo para os postes até chegar ao mais próximo do cliente e assim sai um equipamento de ONT/ONU (modem) que a fibra vai ligada e faz a comunicação com tudo para trás.
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| :::[[Mídia:Caminho da Rede.png | Detalhe do caminho da Rede]]
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| * '''Case 3: Palestra Fabiola'''
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| :* '''Qual a dor que a área hoje?'''
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| :::Reclamações de clientes muitas vezes não são visualizadas, visualizar um possível erro antes mesmo de acontecer e identificar um problema recorrente e o motivo dele acontecer.
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| :* '''O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?'''
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| :::Categorização de reclamações de clientes com dados em linguagem natural, analisar padrões de erros para prever um futuro problema e corrigi-lo e saber exatamente quando precisara de uma mão de obra em específico.
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| * '''Case 4: RPA - Robotic Process Automation'''
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| ** x
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| ** x
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| == Alinhamento com Lei do Bem ==
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| * Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?
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| Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada
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| * Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?
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| Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese
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| * Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?
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| Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto
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| * Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?
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| Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa?
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| Anexar cópia do contrato
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| = Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio =
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| == Escopo ==
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| Explique o escopo deste protótipo
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| == Limitações ==
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| Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.
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| == PoC ==
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| Desenvolva um PoC (Proof of Concept)
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| == Privacidade (LGPD) ==
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| * Avaliar condições referentes à Lei Geral de Proteção de Dados
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| == Detalhamento Técnico ==
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| Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa
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| = Cronograma Macro =
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| = Histórico =
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| ''Responsável: [[fulano]]''
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| '''Semana de dd à dd/mm/yyyy'''
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| '''Semana de dd à dd/mm/yyyy'''
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| = Pesquisadores =
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| * Gessyca Carbeiro Bernardes
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| * Enock Cabral Almeida Vieira
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