TÍTULO
Deep Learning Demystified(Aprendizado Profundo Desmistificado)
APRESENTADORA
Profª. Cristina Nader Vasconcelos
RESUMO
Nos últimos anos, deep learning (aprendizado profundo) vem causando uma revolução em tecnologias de informação, abrindo novos horizontes e possibilidades em diferentes áreas e aplicações. Um impacto grande dessa tecnologia aplicada em medicina é esperado. Ela pode ajudar médicos a realizar diagnósticos mais rapidamente e de forma mais eficaz. Pode ser usada como ferramenta para prevenção de doenças e também guiar a descoberta de influências genéticas. Nesse contexto, este minicurso apresenta conceitos básicos de redes neurais profundas e as melhores práticas para iniciar um projeto envolvendo deep learning. Seu conteúdo é suportado pelo NVidia Deep Learning Institute (DLI).
SHORT BIO
Profa. Cristina Nader Vasconcelos possui graduação no curso de Bacharel em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2003), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2005) e doutorado (2009 ) pela mesma instituição. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação Gráfica, atuando principalmente nos seguintes temas: visão computacional (área principal), processamento de imagens, realidade aumentada e computação gráfica. Suas contribuições principais incluem temas de processamento genérico paralelo em hardware gráfico aplicados a tarefas de visão computacional, métodos de otimização discreta em grafos, processamento, gerenciamento e formatos de imagens e vídeo, estruturas de dados espaciais. Hoje é professora adjunta da Universidade Federal Fluminense no Instituto de Computação e embaixadora da NVidia.
ABSTRACT
Deep Learning is bringing a major IT revolution in recent years, opening up new horizons and possibilities for many different areas and applications. A major impact in medicine is also expected. It can help doctors to make faster, more accurate diagnoses. It can be used as a tool in disease prevention or to guide the discovery of genetic and other influences. In such context, this course will present basic concepts of deep neural networks, and the best practices for starting a deep learning Project. Its content is supported by the NVidia Deep Learning Institute (DLI).
NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) offers hands-on training for developers, data scientists, and researchers looking to solve challenging problems with deep learning and accelerated computing. DLI and IC-UFF are excited to announce this half-day practical Deep Learning workshop at location on April 12th, 2018 exclusively for verifiable academic students, staff, and researchers. In this half-day Deep Learning Fundamentals workshop, you will learn to – Understand general terms and background of deep learning – Leverage deep neural networks (DNN) within the deep learning workflow to solve a real-world image classification problem using DIGITS
Workshop Agenda:
9:00 Deep Learning Demystified and Applied Deep Learning (lecture)
10:30 Break
11:00 Image Classification with DIGITS (lab)
12:30 End
Content level: Beginner
Pre-Requisites: Technical background and basic understanding of deep learning concepts
IMPORTANT: To reserve your seat, it is recommended that you register at with a valid university email address and follow these pre-workshop instructions:
You may bring your own laptop to this workshop.
Create an account by going to https://nvlabs.qwiklab.com/ prior to getting to the workshop.
Make sure your laptop is set up prior to the workshop by following these steps:
Ensure websockets runs smoothly on your laptop by going to http://websocketstest.com/
Make sure that WebSockets work for you by seeing under Environment, WebSockets is supported and Data Receive, Send and Echo Test all check Yes under WebSockets (Port 80).
If there are issues with WebSockets, try updating your browser or trying a different browser. The labs will not run without WebSockets support
Best browsers for the labs are Chrome, FireFox and Safari. The labs will run in IE but it is not an optimal experience.
Please remember to sign in to nvlabs.qwiklab.com using the same email address as for event registration, since class access is given based on the event registration list.