Pie & AI Montevideo: Datamesh Data Self Service & Neural Radiance Fields (NeRFs)

El 1 de agosto se llevará a cabo un nuevo evento de Pie & AI de la comunidad de deeplearning.ai en Montevideo. El evento será presencial.
Este evento forma parte de la serie Pie & AI de deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/events/

El evento tiene cupos limitados. Para participar, deben inscribirse a través de la lista de attendees de Meetup.

En caso de completarse los cupos quedará habilitada una lista de espera. Los invitamos a anotarse y les confirmaremos en caso de liberarse un espacio. Quienes queden en lista de espera también tendrán la posibilidad de participar de forma virtual.

👉 Contenidos

• “Datamesh: Data Self Service”
Speaker: Juan Jose Behrend (Director of Engineering de Pomelo en LATAM).
Contenido: En esta charla, exploraremos el concepto de "Datamesh self-service" y cómo está revolucionando la forma en que se gestionan y comparten los datos en las organizaciones. Descubriremos cómo Datamesh, una arquitectura de datos distribuida, permite a los equipos acceder y utilizar los datos de manera autónoma y segura. Analizaremos cómo el enfoque de self-service facilita la colaboración entre equipos y fomenta la toma de decisiones basada en datos en todos los niveles de la organización. Además, exploraremos las ventajas de adoptar un enfoque Datamesh, como la escalabilidad, la flexibilidad y la capacidad de respuesta a los cambios en los requisitos de datos. Si estás interesado en conocer cómo el self-service de datos en un entorno Datamesh está impulsando la agilidad y la innovación en las organizaciones, esta charla te proporcionará información valiosa y te inspirará a aprovechar al máximo tus recursos de datos.

• “Introduction to Neural Radiance Fields (NeRFs)"
Speaker:Paola Massonnier (Sr. Data Scientist en Marvik).
Contenido: Un NeRF (de Neural Radiance Fields) es una arquitectura de aprendizaje automático que te permite reconstruir volúmenes a partir de un conjunto de imágenes. Es posible que te preguntes: ¿no podemos hacer esto ya con el escaneo fotográfico 3D determinista? Sí, podemos hacerlo, pero la reconstrucción 3D no es realista, es una malla, lo cual es suficiente si eso es lo que deseas. Sin embargo, si lo que quieres es capturar el objeto de la vida real, llevará varias horas de trabajo manual posterior para crear una vista fotorealista del volumen mientras capturas la iluminación adecuada, la opacidad, la reflectividad, las sombras, etc. En esta introducción a los NeRFs, cubriremos las contribuciones más relevantes de esta tecnología con una descripción técnica. También repasaremos los requisitos de datos y compartiremos nuestra experiencia utilizando diferentes herramientas para renderizar una escena.

👉 Sobre los oradores:

Juan Jose Behrend: es Director of Engineering de Pomelo en LATAM., la fintech que ha desarrollado una nueva infraestructura de servicios financieros en América Latina, permitiendo que cualquier empresa fintech, cripto o de sectores en transformación digital (banca, retail, agro, educación etc) ofrezca productos bancarios y emisión de tarjetas a sus clientes. Es Ingeniero en Telecomunicaciones egresado de la ORT Uruguay. Tiene un MBA de la Eude Business School, Master en Digital Business por la IEBS Business School y una Diplomatura en Data Science y Big Data por el MIT. Anteriormente, trabajó liderando las áreas de Infra y Plataforma, siendo Manager of Infra en Pedidos Ya y Head of Platform en d-local. Con experiencia en seguridad bancaria entre los principales bancos de Uruguay Santander, Itaú y Banco de la república.

Behrend tiene más de 15 años de experiencia en Tecnología. Es Profesor y Tutor de Facultad. Obtuvo certificaciones varias como ITIL,CCSP, AWS Arquitect Profesional; entre otras. También, fue premiado como mejor proyecto de Ingeniería 2018 de Uruguay.

Paola Massonier: es Ingeniera Eléctrica egresada de la Universidad de la República y Senior Data Scientist en Marvik. Se ha desempeñado en roles de investigación en la Unidad de Neurociencias Integrativas y Computacionales del Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable, e Ingeniería de Control en UTE. Amplia experiencia en procesamiento de señales y proyectos de Computer Vision.

👉 Sponsors:
Marvik, Moove It y deeplearning.ai 🤖

¡Los esperamos!

Link al evento por streaming: https://youtube.com/live/rmpbx2-YJq0