 |
TUTORIAL III Palestrante: Dr. Raphael Cóbe (UNESP) Local: Auditório Prof. Fernão Stella R. Germano – Bloco 6 Horário: Sábado (08/04) – 17h30 – 18h30 Downloads: slides da palestra |
Resumo: Há quase 60 anos o Perceptron foi proposto e, desde seus passos iniciais, a tarefa de treinar grandes redes neurais sempre tem sido computacionalmente intensiva. A recente popularização de arquiteturas altamente paralelas e a evolução em técnicas na área de computação de alto desempenho possibilitaram uma diminuição dramática no tempo de treinamento dessas redes, tornando a sua utilização viável para a classificação de grandes quantidades de dados. Nós temos visto o assunto Redes Neurais Artificais ser impulsionado, principalmente na área de Redes Neurais Profundas para reconhecimento de padrões em imagens. Com isso, o objetivo desse tutorial é apresentar os principais conceitos utilizados na criação de una Rede Neural e mostrar como tirar proveito de técnicas e tecnologias relacionadas a HPC durante o treinamento e utilização desses modelos.
Short CV: Raphael Mendes de Oliveira Cóbe é doutor em computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo com ênfase em Inteligência Artificial, possui mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento de software. Atualmente trabalha no Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista em projetos relacionados a computação em nuvem e em grade.
Está com alguma dúvida sobre os tutoriais? Consulte nossa FAQ.