Machine Learning Spain (LVI)

¡Machine Learners! 👋

​¿Cómo estáis? Nosotros ávidos de seguir compartiendo experiencias y aprendiendo de los cracks que tenemos confirmados para este jueves 27 de Abril. Como es habitual en mí (y un poco con Soraya), avisamos con "mucha" antelación, pero es que nos encanta el factor sorpresa :)

En este episodio vamos a tener un invitado que nos va a hablar de Edge Impulse.

​No os lo podéis perder, y es este ​​jueves 27 de abril a las 18.30h en riguroso directo desde el espacio StageONE de SNGULAR, en un modelo híbrido: speakers, organización e invitados presenciales en el estudio (necesitamos confirmación para gestionar la entrada), y demás asistentes en virtual vía youtube (a través del canal Machine Learning Spain​). Tenemos plazas libres y cerveza​.

Agenda a día de hoy.... (siempre puede haber sorpresas y cambios de última hora, ya sabéis, aquí es impredecible)​.
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  18.30h Título: "Despliegue eficiente de inteligencia en el Edge: MLOps y Barbara"

Enrique Ramírez es Ingeniero Superior en Telecomunicaciones por la Universidad de Málaga, cuenta con más de 20 años de experiencia como gestor de proyectos en distintos sectores desde las telecomunicaciones móviles y fijas al sector industrial. Además ha sido coordinador de cursos y profesor de tecnología para el Instituto Europeo de Diseño (IED) en Madrid. Actualmente es responsable de producto y diseño en Barbara, la plataforma edge industrial cibersegura.
Resumen:
En esta Masterclass Enrique presentará de forma introductoria en que consiste el Edge Computing, un nuevo paradigma de computación donde el almacenamiento y procesamiento de los datos se producen en el mismo lugar donde se capturan y repasaremos los fundamentos del Edge y su papel habilitador de nuevas aplicaciones en campos como el Internet de las Cosas o la Inteligencia Artificial.
El objetivo de esta ponencia es que al terminar comprendas las ventajas y retos del Edge Computing y seas capaz de diseñar e implementar tus propias soluciónes Edge. Además exploraremos algunos de los principales casos de uso presentes en la Industria y presentaremos una demo de cómo desplegar eficientemente modelos de ML en el Edge mediante el uso de la plataforma Barbara.

Contenido:

1. Del cloud al edge
2. Arquitectura de referencia
3. Edge computing Vs IoT
4. AIoT y Edge AI
5. Seguridad y privacidad con Edge Computing
6. Plataformas y frameworks de Edge Computing
7. Aplicaciones de Edge AI y MLOps

19.15h Título: "Determined.AI: crear modelos de IA a Escala, no gestionar infraestructuras"
Abstract:
"Determined.AI es una plataforma de entrenamiento de deep learning de código abierto que hace que la construcción de modelos sea rápida y fácil.
Que permite:

• Entrenar modelos más rápido utilizando entrenamiento distribuido de última generación, sin cambiar el código de su modelo.
• Encontrar automáticamente modelos de alta calidad con el ajuste avanzado de hiper parámetros.
• Sacar el máximo partido a las GPU con una programación inteligente y reducir los costes de las GPU en la nube utilizando instancias preferentes sin interrupciones.
• Realizar un seguimiento y reproducir su trabajo con el rastreo de experimentos listo para usar, que incluye versiones de código, métricas, puntos de control e hiper parámetros.

Determined integra estas funciones en un entorno de deep learning de alto rendimiento y fácil de usar, lo que significa que puede dedicar su tiempo a crear modelos en lugar de gestionar la infraestructura."

Nombre: AdrIAno Galano ;-)
Cargo: Responsable de Inteligencia Artificial y Supercomputación de HPE para el Sur de Europa
Mini-bio: Un nerd cubano, hijo adoptivo de España y de La Rioja, con tres décadas dedicadas a la tecnología. Desde los orígenes de Linux y el Software Libre en la década de los 90 hasta la supercomputación y el IA intentando aprender de las mejores fuentes: Fujitsu, SGI, CRAY, HPE. Miembro activo del ecosistema iberoamericano de Supercomputación.

✔️ Tras las charlas, nos tomaremos unas cerves para seguir conversando :)

¡Os esperamos! Y si es presencial, mejor que mejor, que hay ganas de verse.