Name: TensorFlow Buenos Aires T02E01
Start: 2019-03-19T19:00:00-03:00
End: 2019-03-19T21:00:00-03:00
Location: Area Tres El Salvador

Se viene el primer meetup de TensorFlow del año. Vamos a arrancar con algunos highlights de la última edición del TensorFlow Dev Summit y luego tenemos dos oradores para profundizar sobre aplicaciones de Computer Visión en la Industria. Vengan que hay sorteo de SWAG!

Agenda:

7:15 pm Introducción
Novedades y perlitas del TF Dev Summit

7:30 pm Iván Itzcovich
"Adversarial Machine Learning"

En esta charla, vamos a hablar sobre Adversarial ML, un nuevo paradigma de AI que pone en jaque muchas de las prácticas convencionales de ML. Explicaremos de qué se tratan los "adversarial examples" y como se construyen, así como también el planteo de estrategias de defensa. Recorreremos ejemplos de distintos dominios (imágenes, texto y audio) analizando qué riesgos implica esta práctica en un mundo donde la proporción de decisiones llevadas a cabo por sistemas de AI es cada vez mayor.

8:00 pm Rodolfo Bonnin
"Building Computer Vision at scale with Tensorflow, Keras and Pytorch"

In this talk we will explore three of the main tasks normally tackles by a Computer Vision team: Classification, Detection and Semantic Segmentation. We will review the pipelines we are currently building to train and evaluate CV models at MeLi, working at a scale and constraints way beyond the simple academic exercise.

8:30 pm Morfi y networking

Sobre los oradores:

Ivan Itzcovich es un Ingeniero Informático del ITBA especializado en Inteligencia Artificial. Actualmente forma parte del equipo de Machine Learning de ASAPP en el cual se encarga del diseño y la implementación de modelos de Deep Learning como así también del desarrollo de herramientas para optimizar la práctica de ML. Surfer amateur, Triatleta retirado y Speaker de vez en cuando!

Rodolfo Bonnin es ingeniero en sistemas, actualmente trabaja como Machine Learning Tech Lead en Mercado Libre, donde ayuda a varios equipos a producir modelos de Machine Learning de alta calidad y performance, especialmente en Computer Vision, NLP y problemas con información estructurada.
En el reino académico, esta completando una maestría en la UNSL, y es autor de dos libros de Machine Learning: "Building Machine Learning Projects with Tensorflow", y "Machine Learning for Developers", ambos por Packt Publishing. En los últimos años, ha enseñado varios cursos de posgrado y es orador frecuente en conferencias de ciencias de datos internacionales.

Pablo Perez De Angelis

Julian Eisenschlos

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