218: Como é trabalhar com visão computacional em 2026, com Marcela Carvalho
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Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira, edição de entrevista do IA Sob Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?
E aí, Marcos? E aí, pessoal de casa? Mais uma entrevista aqui, voltando com uma pessoa que talvez alguns de vocês já conheçam, porque ela já foi entrevistada lá no Deve Sem Fronteiras, barra Carreiras Sem Fronteiras, né? Acho que ainda era Deve naquela época, agora voltou a ser Carreiras Sem Fronteiras. Mas falamos lá e vamos falar ainda mais hoje sobre visão computacional, né, Marcos?
Exatamente. Então, Marcela Carvalho, Machine Learning Engineer, PhD também, também faz Computer Vision na SEMP. Bem-vinda de volta à Hipsters Network e bem-vinda pela segunda vez também à OEA Sob Controle. Muito obrigada, muito obrigada, galera. Prazer em estar aqui com vocês. Super honrada de ter recebido esse convite. Muito obrigada. Boa. E a voz da Marcela, as pessoas vão reconhecer não só do Carreira Sem Fronteiras, mas recentemente também tivemos uma gravação dela de uma palestra que ela foi assistir do Yann LeCun, que agora é assim que a gente tem que se acostumar. Foi ela que me corrigiu, inclusive. Falei que os franceses são chatos com isso e eu ia ser também. Vou acostumar, né? E você, no Carreira Sem Fronteiras, quando era Deve Sem Fronteiras, enfim, né? Detalhou sua trajetória e começou com filmes de ficção científica e te levou pra França, pra divisão computacional, incluindo trabalho por um tempo com drones militares. Mas pra quem não ouviu o episódio, que o link tá na descrição aqui, quer contar a versão resumida de como você chegou até Paris e o que você faz hoje em dia? É.
Com certeza. Da ficção, veio a paixão pela robótica. E da robótica, eu entrei na parte de visão computacional. A visão computacional são os olhos do robô. E vindo do Brasil, que é um ambiente muito difícil de trabalhar com hardware. Hardware em si é muito difícil de trabalhar. Software é muito mais fácil de você tentar de novo, né? Ou tentar ativar o erro. E eu fiz o Mecatron com a Renault RB. Participei de equipe de robótica. Depois vim fazer o mestrado aqui na França. e finalmente comecei meu doutorado com visão computacional e machine learning, que era uma área que lá em 2016 estava crescendo mais e mais, e eu queria muito participar desse crescimento, e eu achei que com o doutorado eu ia ter muita chance de trabalhar com isso na indústria. Uma vantagem de trabalhar com isso aqui na França, no doutorado, é que eles fazem um doutorado mais rápido, um doutorado de três anos,
que a ideia é você ter uma abertura mais rápida para trabalhar depois, trabalhar na indústria, não necessariamente ser pesquisador. Então esse foi o interesse também de vir para a França. E aí depois eu comecei a trabalhar numa startup para desenvolvimento de solução para Smart City, para detecção de pessoas e veículos, para contagem, detecção de lixo, essas coisas. Eu mexi muito com detecção de objetos e tracking. E agora eu estou trabalhando na Samp já há sete meses, aí eu pulei do 2D para 3D.
Maravilha, e para o pessoal que fica na dúvida, a gente teve alguns episódios já sobre visão computacional aqui no programa, inclusive com o Diogo, que trabalha lá na meta, fazendo ali a parte dos óculos e tudo mais, mas enfim, pesquisa em visão computacional, e agora também, falamos com você no Deve Sem Fronteiras, Barra Carreira Sem Fronteiras, agora voltando... Mas para o pessoal que ouve visão computacional, é o olho do computador, eu vou ver o drone, vai olhar de cima se tem ali uma árvore ou se tem uma pessoa, ou o carro, o autônomo vai saber se vai atropelar a pessoa ou não. Isso eu acho que a galera entende, essa visão bem alto nível.
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Chapters
8 chapters
1
What is the main topic discussed in this episode?
0:04–6:06
2
How did Marcela Carvalho transition from fiction to machine learning?
6:06–11:17
3
What are the daily tasks involved in Marcela's work with 3D and 2D data?
11:17–17:06
4
How does the integration of cameras and LiDAR work in computer vision?
17:06–22:50
5
What challenges are faced when annotating 3D data?
22:50–28:33
6
How is Gaussian Splatting changing the representation of 3D data?
28:33–33:56
7
What role do Video Language Models play in computer vision?
33:56–39:27
8
What advice does Marcela give for newcomers in computer vision?
39:27–53:37
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