Veremos como funciona na teoria um neuônio artificial(perceptron) e uma rede cheia de neurônios(multlayer perceptron) e como podemos codifica-los em python e em go!

.NET CORE um importante framework do ecossistema .NET, , com a grande vantagem de ser multiplataforma e rápido, não esperávamos mas aconteceu, agora podemos também trabalhar com machine learning nele e com c#, graças a ML .NET uma nova biblioteca oficial para .NET CORE

Existe um debate acontecendo na nossa indústria e talvez nem todo mundo saiba: "software is eating the world, but AI is going to eat software", mas e quem não é da área e não entende muito bem de tecnologia: será que essas pessoas estão atentas softwares que podem estar automatizando as suas vidas?

Sabemos que os algoritmos e serviços "inteligentes" podem nos ajudar a enxergar muito além do entendimento humano, mas talvez seja hora de ter uma discussão mais aberta sobre o uso dessas tecnologias na nossa sociedade.

Esta talk visa discutir bons e maus exemplos do uso de tecnologia e levantar questões sobre como nós, makers, podemos construir um futuro cada vez mais ético e transparentes.

Nesta palestra descreveremos um jeito simples e rápido de embutir modelos de inteligência artificial em dispositivos Android, através da serialização de objetos Java. Iremos gerar um modelo de conhecimento a partir de técnicas clássicas de machine learning com o auxílio da API Weka, realizando o treino desse modelo em um computador e gerando predições diretamente no celular.

A Inteligência Artificial é uma das tecnologias mais importantes no mundo atual. Aprenda extrair metadados de imagens de rosto para identificação de pessoas, emoções, idade, sexo e muito mais.

O Natural Language Processing (NLP), ou Processamento de Linguagem Natural, é uma das soluções de IA que está ganhando muito espaço no meio empresarial. Sua utilidade para classificação de textos, extração de informações, juntamente com vários métodos de Machine Learning, entre outras utilidades, está levando as empresas a investirem "pesado" no desenvolvimento desse tipo de aplicação. Um de nossos cases nos desafiou a encontrar uma solução baseada nessa tecnologia. Nosso objetivo era construir uma aplicação que extraísse diversas informações de uma série de arquivos, reduzindo mais de 10 mil horas de serviços mensais no menor tempo possível. Como fizemos isso?

Nesta apresentação, vamos falar sobre como desenvolver aplicações que empreguem machine learning em dispositivos com SO Tizen e Javascript. Um exemplo é mostrado em um SmartWatch Gear S3, onde uma aplicação será capaz de classificar offline, no próprio relógio, desenhos de números feitos a mão, utilizando uma rede neural convolucional em TensorFlow.js e outros algoritmos de machine learning, como KNN e Naive Bayes.

Experimentos mostrarão os custos de desenvolvimento, tempo e processamento dos modelos preditivos em comparação com acurácia.

OpenVINO ? é um software gratuito que ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a acelerar workloads de visão computacional, agilizar implementação de soluções de inferência de redes neurais, permitindo a execução simplificada e em hardware heterogêneo em plataformas Intel®, abrangendo dispositivos da ponta até a nuvem.

Uma mesma base de código pode ser utilizada em CPU, GPU, FPGA e VPU, flexibilizando e simplificando a distribuição de aplicações avançadas de vídeo.

Alright! So you have your ML model trained and showing acceptable results; you are now ready to share it with the world. But how?

This short talk will share a step-by-step guide to an approach on how to use your trained models with AWS Lambda to leverage a simplified serverless computing approach at scale. To do so, we will talk about a few AWS services (like Lambda and Simple Storage Service (S3)) and how we can put them together to take your ML to the Cloud (and scale!)

Hoje em dia existem várias opções de assistente virtual no mercado Alexa, Google Assistant, Siri e por aí vai. O que elas têm de mais comum são algumas técnicas de análise de dados que permitem entender, processar informaçoes e chegar a conclusões com elas. Nesta palestra vamos falar sobre algumas das técnicas aplicadas neste tipo de aplicação e construir nosso próprio assistente virtual usando Python.

O que é uma rede neural e como posso aplicá-la no mercado de trabalho? Nessa apresentação explicarei de uma forma simples como funciona uma rede neural, de uma forma gráfica exibirei seu funcionamento e apresentarei uma aplicação em identificação de fraudes em transações de compra na web. Mostrarei na prática, por meio de um código em R utilizando Keras (TensorFlow), como criar uma rede neural para identificação de transações fraudulentas.