O documento apresenta PyTorch, um framework de aprendizado profundo em Python. Discute características como tensores, operações com tensores e gradientes automáticos. Também cobre visão computacional com CNNs usando bibliotecas como torch.nn, torch.nn.functional e torchvision.
Palestra realizada no Facebook Dev Circles SP no dia 18/09/2019, onde explico um pouco sobre os frameworks de deep learning, como o PyTorch está posicionado, suas características e sua API voltada para Visão Computacional. Explico o código completo de um notebook python com uma aplicação desenvolvida para Facial Expression Recognition usando uma CNN criada from scratch, treinada com dataset próprio.
Monitorando serviços REST com o Application InsightsRenato Groff
Apresentação sobre o uso do Application Insights em serviços REST realizada em 17/07/2016, durante o evento DevOps & Tests Hack Nights.
Link com a gravação da palestra (a partir de 01:00:00):
https://youtu.be/_41riBJvH34?t=3639
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Palestra mostrando como os padrões TOGAF e ArchiMate, do The Open Group, podem ser usados em conjunto para fornecer o máximo valor de negócio para a sua organização da sua prática de arquitetura corporativa
Apresentação do Projeto PRIME SCRUM. trabalho final do curso de Análise e Des...Thiago Barros, PSM
Apresentação do projeto Prime Scrum trabalho final do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas do IFSP São Carlos. O projeto consiste em um sistema de gerenciamento de projetos que utilizam Scrum como metodologia.
Nessa palestra serão apresentados os principais tópicos para desenvolvimento de aplicações escaláveis em Python, será dada uma breve introdução ao uso de mult-thread, mult-processos, Broker, bancos de dados em memória e Celery. Será mostrado quando usar cada tecnologia e exemplos de código.
Monitorando serviços REST com o Application Insights e Distributed TracingRenato Groff
Palestra ministrada na trilha de Microservices do TDC-SP no dia 05/07/2016.
Tópicos abordados nesta apresentação:
- Monitorando serviços REST
- Application Insights
- Distributed Tracing
- Exemplo prático
TDC 2011 Goiânia - Desenvolvendo a Integração do Windows Azure e SharePoint 2010Fabian Gehrke
Palestra feita em Goiânia no dia 29/10 no TDC 2011 Goiânia. O assunfo foi a integração do SharePoint Server 2001 e SharePoint Online com o Windows Azure.
Identidade Padrão da Comunicação Digital do Governo FederalTania Andrea
Palestra ministrada na Jornada Tecnológica do IESB dia 27/08/2015, das 20h45 às 22h, por indicação Mário Sérgio Oliveira de Queiroz. Um overview sobre o produto "Identidade Padrão da Comunicação Digital do Governo Federal" feito com o CMS Plone.
Esta palestra foi apresentada na trilha de Machine Learning do evento TDC 2016 (The Developers Conference) realizado em São Paulo, Brazil. O conteúdo aborda a história da ferramenta Weka e o seu posicionamento atual no mercado de soluções para machine learning.
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PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
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objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
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Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
TDCSP2019 - Trilha: Machine Learning - Uso de PyTorch para aplicações de Visão Computacional
1. Globalcode – Open4education
Trilha – Machine Learning
Uso de PyTorch para Aplicações de Visão Computacional
Fulvio Mascara
Cientista-chefe @ Foursys
Community Manager @ AI Brasil
2. Globalcode – Open4education
• Corredor de media e longa distância
• Diabético
• Programo desde os 11 anos
• “Tocador” de violão e guitarra
• Gosto de cozinhar e viajar
• 30 anos de carreira
• Cientista-chefe (P&D&I) da Foursys
• Community Manager – AI Brasil
• Tecnológo em Proc. Dados (Mackenzie)
• Pós-Graduado em Solution Architect (FIAP)
• Pós-Graduado em Estatística Aplicada (FMU)
… E CRACHÁ!
CARA…
5. Globalcode – Open4education
Frameworks Deep Learning
Principais Características – Visão Mercado
Fonte:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/deep-
learning-frameworks-comparison/
Otimizado para performance
Fácil de entender e codificar
Bom suporte da comunidade
Paralelizar processos para reduzir os
cálculos
Automaticamente calcule os gradientes
Design de Código conveniente
Exemplos / referências de código de alta
qualidade
Velocidade do treinamento e da inferência
Quantidade de funções / métodos
oferecidos “out of the box”
Compatibilidade nas atualizações de
versão
Suporte a múltiplas linguagens de
programação
Fonte: https://medium.com/apache-mxnet/a-way-to-benchmark-
your-deep-learning-framework-on-premise-4f7a0f475726
6. Globalcode – Open4education
Frameworks Deep Learning
Principais Características – Visão pessoal
Constante evolução
Comunidade vibrante, usando o framework tanto
pra pesquisa quanto produção
Rápida curva de aprendizado
Ter recursos que permitam depurar o processo de
treinamento das redes
Modelos prontos para facilitar o processo de
Transfer Learning
Exportar o resultado para formatos que acelerem a
inferência para Mobile e Edge Computing
Velocidade no treinamento e na inferência
7. Globalcode – Open4education
Frameworks Deep Learning
Adoção / Uso – Visão Setembro/2018
Fonte: https://towardsdatascience.com/deep-learning-framework-power-scores-2018-23607ddf297a
Critérios:
Online Job Listings
KDnuggets Usage Survey
Google Search Volume
Medium Articles
Amazon Books
ArXiv Articles
GitHub Activity
8. Globalcode – Open4education
Frameworks Deep Learning
Adoção / Uso – Visão Abril/2019
Fonte: https://towardsdatascience.com/which-deep-learning-framework-is-growing-fastest-3f77f14aa318
Critérios:
Online Job Listings
Google Search Interest
Medium Articles
Quora Followers
ArXiv Articles
GitHub Activity
9. Globalcode – Open4education
PyTorch
Histórico
Criado em Jan/16 pelo grupo de pesquisa de AI do Facebook
Adam Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala, Gregory Chanan
Baseado no Torch
Escrito em Python, C++ e CUDA
PyTorch 1.0 lançado em Dez/18, com foco de se consolidar como um framework único
“the path from research to production”
Atualmente está na versão 1.1, lançada em Abril/19
10. Globalcode – Open4education
PyTorch
Características
Fácil e muito flexível para prototipação
Apesar das diversas features da v1.0, ainda é um framework muito mais voltado pra pesquisa
Computação por Tensores, que acabam sendo uma abstração de arrays do numpy, mas com os ganhos computacionais do uso de GPU
O fato de herdar as características do numpy, facilita a curva de aprendizado
Estrutura de programação imperativa e não declarativa
Dynamic Computational Graphs, ou seja, você pode alterar a arquitetura de uma rede durante sua execução, pois o “graph” é gerado “on the fly”
Os DCGs são o que viabilizam um outro recurso do PyTorch: autograd. O autograd (módulo) usa um método de AD (Automatic Differentiation)
pra “gravar” as operações de forward-pass e realizar um replay das mesmas pra calcular os gradientes no backprop
Funcionalidades pra escalar o processo de treinamento das redes, provendo ganho de performance
Possui compilador jit (just in time), que com o uso de Torch Script, torna possível rodar um código salvo no PyTorch, de forma compilada e sem
necessidade do Python.
Suporte nativo ao ONNX (Open Neural Network Exchange), o que facilita na integração com outras ferramentas compatíveis com este padrão
Front-end híbrido, que permite transitar entre “eager mode” e “graph mode”
Possui API e Front-end em C++
Conta com datasets e modelos prontos pra uso, acelelerando o processo de prototipação e desenvolvimento
Pronto para os principais vendors e plataformas de cloud AI/ML do mercado (AWS Sagemaker, Azure, GCP Kubeflow e Tensorboard)