Sobre esse Meetup

Neste evento, além de uma breve abordagem sobre os conceitos de TensorFlow e aplicações reais de Deep Learning, traremos uma discussão sobre execução de grandes modelos, abordagem de paralelização do TensorFlow, exemplos de execução em paralelo com DDL, uso do DDL em Keras e muito mais.

Palestrantes

Antônio Carlos Navarro

Antônio Carlos Navarro

É especialista técnico para soluções em HPDA e trabalha junto ao time de Cognitive Systems na jornada de transformação dos clientes. Certified enthusiast of learning, focado em AI / Machine Learning e Data Analytics

Renato Cunha

Renato Cunha

Pesquisador no laboratório de pesquisa da IBM. Trabalhou com gerência de recursos para ambientes Cloud e trabalha com técnicas de aprendizado de máquina e computação de alto desempenho. Recentemente, tem usado Tensorflow, Keras e IBM DDL para construção e execução paralela de modelos de aprendizado de máquina.

Mauro Carlos Pichiliani

Mauro Carlos Pichiliani

Bacharel em Ciência da Computação, mestre e doutor pelo ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica). Trabalha há mais de 15 anos utilizando diversas tecnologias de programação e já participou de projetos envolvendo aplicações móveis, realidade virtual, bancos de dados e machine learning.

Deep Learnig está a um click de distância.

Servidores OpenPower são ideais para deep learning e machine learning.

Framework de Machine e Deep learning para todos.

O TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para aprendizado de máquina.

    Keras

    Simplificando TensorFlow com Keras.

    Os modelos e layers de Keras são totalmente compatíveis com tensors Pure-TensorFlow.

    O poder da aceleração de GPU

    O TensorFlow é executado até 50% mais rápido nas GPUs NVIDIA mais recentes.

    Infraestrutura para IA

    IBM POWER9

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    Big data e analytics

    Servidores desenvolvidos especialmente para plataformas com foco em big data e cargas de trabalho de análise cognitiva, como SAP HANA, MongoDB, EDB Postgres e Hortonworks.

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    Software

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