En Marvik, nos enorgullece anunciar que hemos sido seleccionados para organizar un reunión oficial de NeurIPS 2020. Reunión anual de sistemas de procesamiento de información neuronal -también conocida como NeurIPS- es una de las conferencias de aprendizaje automático más prestigiosas. La reunión se realizará virtualmente durante NeurIPS, desde Del 7 al 10 de diciembre. ¡Estén atentos, pronto habrá más detalles y ponentes confirmados! Inscripción a la reunión de NeuRIPS en Montevideo ->Reunión de Inteligencia Artificial en Montevideo ¿Qué son las reuniones de NeurIPS? -->Entrada en el blog de NeurIPS Calendario completo de NeurIPS -->calendario de conferencias principales

Programar

Día 1

¿Cuándo? Lunes 7 de diciembre a las 18:30 Registrarse:Reunión de Inteligencia Artificial en Montevideo - día 1Orden del día

• 18:30: Bienvenida e introducción
• 18:45: Cómo aprenden las máquinas y cómo funcionan las redes neuronales artificiales por Lesly Zerna
• 19:30 h: Ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático por Paula Martinez

En la primera charla repasaremos conceptos básicos de matemáticas y programación relevantes para entender qué son el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales, además de hablar sobre algunas aplicaciones que funcionan con inteligencia artificial. La segunda charla cubrirá diferentes campos de las aplicaciones de aprendizaje automático. Además, cómo seleccionar los primeros proyectos de IA y el equipo adecuado. También se abordará el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Ideal para los gerentes que desean descubrir cómo aprovechar y aplicar esta tecnología. Acerca de los ponentes

Día 2

¿Cuándo? Jueves 10 de diciembre a las 18:30 Registrarse:Reunión de Inteligencia Artificial en Montevideo - día 2Orden del día

• 18:30: Bienvenida e introducción
• 18:45: Edge Computing de Rodrigo Beceiro
• 19:30: Por determinar - Sistemas integrados en aprendizaje profundo y análisis de vídeo por David Cardozo

Edge Computing: Esta charla cubre las lecciones aprendidas de las aplicaciones industriales del aprendizaje automático y los casos de uso de la computación perimetral. Abarca el hardware, los marcos y las bibliotecas que se utilizan en aplicaciones reales de computación perimetral, desde dispositivos de gama baja como Raspberry Pi hasta las últimas versiones de NVIDIA Jetson y Google Coral. Hablaremos sobre la optimización de redes neuronales necesaria para realizar inferencias rápidas y sobre herramientas comunes para ello, como TensorRT, Docker y AWS Sagemaker. Se abordarán la poda, la inferencia con pesos de menor precisión, la destilación del modelo y la hipótesis de los billetes de lotería. También se abordarán las soluciones de IoT, como AWS GreenGrass y el IoT Hub de Azure en aplicaciones reales. En la segunda charla, analizaremos las diferentes opciones para implementar modelos de aprendizaje profundo en sistemas embebidos (tflite, tensorrt), cuáles son sus desafíos y el hardware que se está creando para poder analizar y procesar vídeos de forma remota. Acerca de los ponentes