Attention!

Machine Learning - TDCOnline SP 2017 [PREMIUM]

    • Beginning: 07/18/2017 09:00 p.m.
    • Ending: 07/18/2017 09:00 p.m.
    • (GMT-03:00) Sao Paulo
    • Duration forecast: 7h00
    • Talks: 8
    • Subscribers: 65

Free
Description

Vivemos o tempo que é acessível treinar um algoritmo de sentimentos ou mesmo de previsão de atrasos de vôos, até mesmo fácil; assim como criar um robô de atendimento virtual... tudo na nuvem, com alcance global e em vários idiomas.

  Conteúdo
10:10 às 11:00 Deep Learning com TensorFlow e GPU: uma introdução
Mauro Pichiliani
 

Esta palestra vai apresentar uma introdução ao framework de Deep Learning do Google chamado TensorFlow, incluindo suas principais características e usos. Também será comentado como utilizá-la junto com uma GPU da NVIDIA para acelerar o treinamento da rede neural. Por fim, alguns exemplos de uso vão ser abordados destacando as principais aplicações e usos práticos desta tecnologia.

11:10 às 12:00 Descobrindo e Explorando o Deep Learning com TensorFlow: Quer fazer aplicações de IA? Pergunte-me como!
Fernando Osorio
 

Esta palestra irá apresentar os conceitos básicos sobre Machine Learning, para quem deseja entender e usar as modernas ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e de Aprendizado Profundo (Deep Learning - DL). A ferramenta TensorFlow é desenvolvida e adotada pela Google e Intel, entre outras grandes empresas, sendo uma poderosa ferramenta para a criação de Sistemas Inteligentes (Windows, Linux, Android e até em RaspPi!). O DL revolucionou o Machine Learning através da introdução do aprendizado de grandes bases de dados (Big Data) e de redes do tipo Deep Convolutional Neural Networks. Estas redes permitem fazer aplicações "mágicas" de processamento de imagens, texto e voz. Let's do it!

13:10 às 14:00 Tendências da junção entre Big Data Analytics, Machine Learning e Supercomputação
Igor Freitas
 

O objetivo desta palestra é apresentar aos desenvolvedores como o universo da Computação de Alto Desempenho (computação paralela) está se tornando cada vez mais acessível e se democratizando nos softwares de Big Data e Inteligência Artificial. Supercomputadores que até pouco tempo eram utilizados apenas em indústrias de nicho, setores do governo e pela ciência, estão contribuindo para a solução de grandes desafios da sociedade, da indústria e da ciência. Esta palestra terá uma abordagem técnica envolvendo conceitos de software e hardware com o intuito de provocar o desenvolvedor a fazer uso de grandes servidores para desenvolverem aplicações inovadoras.

 
Recomendação na Globo.com
Felipe Ferreira
 

A Globo.com é a empresa de Internet do Grupo Globo e tem alguns dos maiores portais do Brasil (G1, Globo Esporte, GShow e Vídeos). São dezenas de milhões de acessos por dia aos portais com cerca de 10 milhões de visitantes únicos e uma produção massiva de conteúdo bastante variado em Jornalismo, Esporte, Variedades e Vídeos (juntamente com TV Globo, Editora Globo e demais empresas do Grupo). Venha conhecer como funcionam os algorítmos e as tecnologias envolvidas na criação de recomendações personalizadas para milhões de usuários ativos, milhares de itens variados de diversos contextos de produtos.

14:10 às 15:00 Redes neurais: o que você precisa saber para começar!
Jacques Brawerman
 

Redes neurais estão entre os algoritmos mais usados em machine learning. Mas, você sabe como funciona uma rede por dentro ? E por que isso é importante ?

Nesta palestra, vamos falar de forma clara e intuitiva, como funciona uma rede neural feedforward e como usamos o algoritmo de backpropagation para treiná-la.

Mostraremos também como preparar os dados e como usá-los na prática para treinar uma rede, tentando evitar problemas como overfitting e saturação de neurônios.

Se você quer começar a entender como funciona uma rede neural, esta é a sua palestra !

15:40 às 16:30 Feature Engineering: Extraindo o potencial máximo dos dados para modelos preditivos
Gabriel Moreira
 

Feature Engineering é o processo de extrair e selecionar, a partir de dados brutos, características que possam ser utilizadas de forma efetiva em modelos preditivos. Como a qualidade das features influencia muito a qualidade dos resultados, conhecer as principais técnicas e armadilhas lhe ajudarão a ter sucesso na utilização de machine learning em seus projetos.

Nesta palestra, serão apresentados métodos e técnicas que permitem extrair o potencial máximo das features de um dataset, aumentando flexibilidade, simplicidade e acurácia dos modelos. Serão apresentados exemplos em Python para os frameworks Pandas, Scikit-learn, Spark SQL e Tensorflow.

16:40 às 17:30 Mineirando informações de textos
Barbara Barbosa C. da Silva
 

Como tirar informações de dados de texto abertos? Nessa palestra mostrarei como tirar insights de textos através de técnicas de mineração textual usando python. Iniciarei a palestra comentando sobre o ciclo de vida de um projeto de Data Science e explicando que nesta palestra trataremos da etapa de preparação dos dados. As técnicas de pré processamento incluem stemming, remoção de stop words e uso de tf-idf, que te ajudarão a extrair informações de textos e utilizá-las como input para outros algoritmos de machine learning.

17:40 às 18:30 Introdução à Algorítimos genéticos - usando a biologia para desenvolver/codificar aplicações auto-evolutivas
Italo Jose de Oliveira
 

Os algoritmos genéticos utilizam conceitos provenientes do princípio de seleção natural para abordar uma série ampla de problemas, em especial de otimização.

Tópicos abordados:

  • Oque são algorítimos genéticos e onde eles se aplicam(cases de uso);

  • Como um algorítimo genético funciona(com fluxograma e tudo);

  • Demo (um "Hello Word!" em algorítimo genético)

Organized by
  • The Developer's Conference

    O TDC é um evento incrível que reúne diversas comunidades de desenvolvedores, analistas, testers, gamers, makers e muito mais!

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