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Deep Learning pra que te quero!
Com uma variedade extensa de arquiteturas e configurações, Deep Learning pode ser aplicado aos mais diversos problemas. Desde textos, sons e imagens a vídeos, é preciso saber para qual tipo de re(...)
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Deep Learning no mundo real: muito além do MNIST
Durante essa apresentação, você vai descobrir como eu me tornei um Engenheiro de Machine Learning. Além disso, você verá os problemas do mundo real que eu já trabalhei e como eu resolvi eles apli(...)
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Corrida do ouro moderna: como usar Deep Learning para prever o volume de vendas de mais de 100 (...)
O Shopify abriga mais de 800 mil lojas no mundo todo. O Shopify Capital tem como objetivo financiar estas lojas para ajudá-las a crescerem. Com nosso grande volume de dados, é possível oferecer f(...)
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Chatbot generativo com tensorflow
Nesta palestra vou apresentar como criar um chatbot generativo utilizando Deep Learning e NLP, com Tensorflow. Vou utilizar um dataset de falas de filmes e veremos como fazer o pré processamen(...)
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Reconhecimento de imagens com Keras e TensorFlow
Deep Learning é uma técnica de Aprendizado de Máquina baseada na aplicação de redes neurais. Com o advento da Redes Neurais Convolucionais (CNN), Deep Learning tem sido aplicada com sucesso em di(...)
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Implantando modelos Deep Learning em cluster Kubernetes com GPU Ativada
Um dos principais desafios que os cientistas de dados e engenheiros de ML e DL enfrentam com frequência é que, depois de terem treinado o modelo, eles precisam implantá-lo em escala de produção, (...)
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Deep Learning - Segmentation, Identification and Classification
The objective of the talk is to demonstrate how to use some tools in python so that the public can understand the steps of segmentation, learning and classification, with the algorithm of search (...)
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De Fortran a Julia: Computação Científica no Mundo Real
Quando se fala Computação Científica é comum que se pense em Data Science. Porém, existe muito mais que não se conhece fora do nicho da matemática aplicada. Nesta palestra, falaremos sobre os fun(...)
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Por que usar Julia em projetos de Data-Science?
Em 2012, um grupo do MIT divulgou a primeira versão da linguagem Julia, motivados por eliminar o trade-off entre produtividade e performance existente nas linguagens voltadas para computação técn(...)
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Tensorflow poliglota: integrando Go e Python
Na NeuralMed, usamos o SDK do Tensorflow em nossas aplicações escritas em Go para fazer inferência em nossos modelos de deep learning criados em Python. E descobrimos na prática que a API em Go (...)
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Mineração de Textos: soluções e desafios
Deep Learning é um campo crescente de Aprendizado de Máquina baseado em redes neurais. Recentemente, com o advento das Redes Neurais de Convolução (CNN), o Reconhecimento de Imagem tem sido aplic(...)
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How to Improve UX with Machine Learning: Insights and learnings until now
It is important to explore some of the technical properties and constraints of machine learning systems and how this implies in designing the user experience. How to develop a design approach aro(...)