Hackathon ONE – Projetos G9

01

🧠

NLP · Gestão do Conhecimento

TechMind

Classificação e Organização Inteligente de Conteúdos

Descrição do Projeto

Criar uma solução inteligente capaz de receber conteúdos técnicos em formato textual e processá-los automaticamente, classificando-os em categorias relevantes, extraindo palavras-chave e enriquecendo as informações com metadados gerados pelo modelo.

O objetivo é facilitar a organização e o acesso a grandes volumes de informação, tornando repositórios de conhecimento mais eficientes e navegáveis.

🏢 Setor

Plataformas educacionais, documentação técnica e gestão do conhecimento corporativo.

Stack Técnica

Python Pandas Scikit-Learn TF-IDF Java Spring Boot OCI

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

Notebook com EDA, treinamento e serialização do modelo
API REST com endpoint POST /conteudo
Retorno JSON com categoria, probabilidade e palavras-chave
Integração com ao menos um serviço OCI
Mínimo de 3 exemplos de uso documentados

⚡ Exemplo de Requisição

{
  "titulo": "Introdução ao Spring Boot",
  "texto": "Conceitos básicos para
  criação de APIs REST com
  Java e Spring Boot."
}

✅ Exemplo de Resposta

{
  "categoria": "Backend",
  "probabilidade": 0.89,
  "informacoes_adicionais": [
    "Java", "Spring Boot",
    "API REST"
  ]
}

🚀 Recursos Opcionais

Recomendação de conteúdos relacionados
Busca semântica
Dashboard simples
Processamento em lote (CSV)
Containerização com Docker

02

📊

Fintech · Educação Financeira

FinanceAI

Assistente Inteligente de Saúde Financeira

Descrição do Projeto

Criar uma solução inteligente capaz de analisar o comportamento financeiro de um usuário a partir de suas transações, gerando uma visão mais completa da sua saúde financeira.

A solução classifica despesas automaticamente, identifica padrões de consumo, define o perfil financeiro do usuário e apresenta recomendações personalizadas para melhorar sua organização financeira.

🏢 Setor

Fintech, bancos digitais, carteiras digitais e plataformas de educação financeira.

Stack Técnica

Python Pandas Scikit-Learn Java Spring Boot OCI

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

Notebook com EDA, engenharia de atributos e modelos
API REST com endpoints de classificação de despesas
Classificação de perfil financeiro (ex: Organizado, Endividado)
Recomendações personalizadas em JSON
Alertas de gastos elevados
Integração com ao menos um serviço OCI

⚡ Exemplo de Requisição

{
  "descricao": "Uber",
  "valor": 45.00,
  "renda_mensal": 3500,
  "frequencia_economia": "baixa",
  "nivel_endividamento": "moderado"
}

✅ Exemplo de Resposta

{
  "categoria_despesa": "Transporte",
  "perfil_financeiro": "Moderado",
  "recomendacoes": [
    "Considere alternativas de
    transporte mais econômicas",
    "Estabeleça um orçamento
    mensal de transporte"
  ]
}

🚀 Recursos Opcionais

Dashboard de acompanhamento
Histórico de análises
Exportação de relatórios
Processamento em lote via CSV
Containerização com Docker

03

⚡

Sustentabilidade · Energia

EnergiAI

Inteligência para Consumo Energético

Descrição do Projeto

Criar uma solução inteligente capaz de analisar padrões de consumo de energia elétrica e gerar informações que auxiliem na tomada de decisões relacionadas à eficiência energética.

A aplicação utiliza Ciência de Dados para identificar padrões e classificar o perfil energético em categorias como Eficiente, Moderado ou Ineficiente, fornecendo recomendações e estimativas de impacto financeiro (tarifa de referência: R$ 0,75/kWh).

🏢 Setor

Sustentabilidade, energia e casas inteligentes — residências e pequenos estabelecimentos.

Stack Técnica

Python Scikit-Learn Random Forest Java Spring Boot OCI

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

Notebook com EDA e modelo supervisionado treinado
Endpoint POST /analise-energetica
Classificação de perfil energético com probabilidade
Recomendações de otimização energética
Estimativa de custo mensal (R$/mês)
Integração com ao menos um serviço OCI

⚡ Exemplo de Requisição

{
  "consumo_kwh": 420,
  "uso_horario_pico": true,
  "quantidade_equipamentos": 10,
  "tipo_imovel": "Casa",
  "horas_alto_consumo": 8
}

✅ Exemplo de Resposta

{
  "categoria": "Ineficiente",
  "probabilidade": 0.81,
  "custo_estimado_mensal": 315.00,
  "recomendacoes": [
    "Reduzir uso em horários
    de pico",
    "Avaliar aparelhos de
    alto consumo"
  ]
}

🚀 Recursos Opcionais

Dashboard de acompanhamento
Histórico de análises
Comparação entre períodos
Simulação de cenários de economia
Ranking de eficiência energética

Desafios de
Inovação com IA

Sobre o Hackathon

Objetivo

Equipes

Tecnologias

Entregas

Os Três Projetos

TechMind

Descrição do Projeto

🏢 Setor

Stack Técnica

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

⚡ Exemplo de Requisição

✅ Exemplo de Resposta

🚀 Recursos Opcionais

FinanceAI

Descrição do Projeto

🏢 Setor

Stack Técnica

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

⚡ Exemplo de Requisição

✅ Exemplo de Resposta

🚀 Recursos Opcionais

EnergiAI

Descrição do Projeto

🏢 Setor

Stack Técnica

📦 Entregas Obrigatórias (MVP)

⚡ Exemplo de Requisição

✅ Exemplo de Resposta

🚀 Recursos Opcionais

Trilhas Técnicas

Ciência de Dados

Back-End

Oracle Cloud (OCI)

Quem Faz Acontecer

Alura

Oracle

Programa ONE

NoCountry