Name: Hybrid compute for cloud Java & Introdução ao Deep Learning em Nuvem
Start: 2018-11-20T18:30:00Z
End: 2018-11-20T20:30:00Z
Location: Praxis Coimbra

No 24º encontro do Coimbra JUG, temos o prazer de receber de volta o Júlio Faerman da Amazon, que já esteve em Coimbra para apresentar uma sessão no JNation. Desta vez, o Júlio vai falar sobre temas ligados à Cloud.

Não deixem de aparecer!

Hybrid compute for cloud Java (45 m)

Using the appropriate computing model for your Java components can make a big difference in performance efficiency and cost optimization. Instances, containers and functions are not mutually exclusive and applications can be hybrid in its compute selection. This session presents the differences in terms of performance, scalability and costs to help select the right compute model for different component types.

The examples and references in this talk are implemented using Amazon Web Services. Using AWS we'll be able to discuss implementation details, integration mechanisms, estimate performance and costs. Join us for a practical session and develop the "mechanical sympathy" to use the right compute for each part of your application.

Introdução ao Deep Learning em Nuvem (45 m)

Não há duvida que os sistemas baseados em aprendizagem de máquina já são presente e cada vez mais comuns. As aplicações vão desde os sistemas de recomendação nos aplicativos até os veículos autônomos, compreensão de videos e muito mais. Entretanto, começar a aprender sobre uma área tão abrangente e inovadora pode ser intimidante para muitos desenvolvedores. Esta é uma sessão para se desmitificar muitos "palavrões" da área e mostrar que os benefícios da aprendizagem de máquina estão ao alcance de todos. Principalmente considerando as possibilidades em nuvem, que podem servir a capacidade computacional otimizada e sob medida para cada solução.

Nesta sessão vamos conhecer os principais termos e processos envolvidos na implementação de sistemas baseados em aprendizagem de maquina. Abordaremos desde as ferramentas para Análise Exploratória de Dados (EDA) e o treinamento de modelos até as melhores práticas para otimização e inferência. Criaremos um simples modelo para reconhecimento de imagens, passo a passo com o código em Python e a AWS como provedor de serviços de nuvem. Por fim, mostraremos exemplos e implementações que podem servir como ponto de partida para futuros aprofundamentos.

O uso de serviços de aprendizagem de máquina como componentes de aplicações é uma tendência irreversível, mas extremamente aberta e acessível. Participe desta seessão e aprenda como adicionar aprendizagem de maquina em sua aplicação!

Bio: Julio Faerman (@faermanj (https://twitter.com/faermanj ))

Julio is a software engineer and educator, fascinated by learning processes - machine and human. Travels the world helping developers leverage the best of Amazon Web Services. Before that, worked at Red Hat, Borland, Governments, Telcos, Startups and too many pet projects.

Roberto Cortez

Bruno Baptista

Coimbra JUG

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