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Grabaciones de la sesión de TensorFlow en la O’Reilly AI Conference 2018
lunes, 19 de noviembre de 2018
Por Marcus Change, gerente de programa (Relaciones con Desarrolladores)
O’Reilly AI Conference, San Francisco
En septiembre, el equipo de TensorFlow presentó charlas sobre esta plataforma durante dos días en la O’Reilly AI Conference de San Francisco, y se trataron temas como TensorFlow Lite, TensorFlow.js, TFX (Extended) y Hub, Distributed TensorFlow y muchos más. Ya puedes ver las grabaciones de las sesiones en nuestro canal de YouTube dedicado a TensorFlow.
Consulta la lista de reproducción completa
aquí
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Sesiones:
Cómo crear IA con TensorFlow: Descripción general
TensorFlow es uno de los proyectos de código abierto más grandes del mundo, y cada vez tiene más adopción y funcionalidades. No solo compartimos los principales avances que desarrollamos recientemente y destacamos algunas medidas que implementaremos en el futuro, sino que también discutimos cómo puedes involucrarte más en la comunidad de TensorFlow.
TensorFlow: Aprendizaje automático para programadores
En esta charla, Laurence Moroney, desarrollador de Google, habló sobre el aprendizaje automático, la IA, el aprendizaje profundo y otros temas, así como el lugar que deben ocupar en el kit de herramientas de los programadores. Explicó qué implicaba cada tema, cuáles son sus beneficios y qué se puede lograr con el aprendizaje automático. También introdujo TensorFlow, su función como marco de trabajo diseñado para facilitar el acceso del aprendizaje automático y cómo las apps inteligentes que usan AA pueden ejecutarse en varias plataformas, como dispositivos móviles, la Web o IoT.
TensorFlow para JavaScript
TensorFlow.js es la versión de JavaScript para TensorFlow lanzada recientemente que se puede ejecutar en navegadores y Node.js. En esta charla, el equipo presentó el marco de trabajo de AA para TensorFlow.js y explicó, mediante una demostración, cómo realizar el flujo de trabajo completo de aprendizaje automático, lo que incluye la capacitación, la implementación por parte del cliente y el aprendizaje por transferencia.
Swift para TensorFlow
Swift para TensorFlow combina la flexibilidad de la función Eager Execution con el alto rendimiento de Graphs y Sessions. Swift analiza tu código de Tensor en segundo plano y crea gráficos automáticamente. Swift también detecta errores de tipeo y desajustes de forma antes de ejecutar el código, puede importar cualquier biblioteca de Python e incluye diferenciación automática de lenguaje integrada. Creemos que las herramientas de aprendizaje automático son tan importantes que merecen un lenguaje y un compilador de alta calidad.
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite es un marco de trabajo de aprendizaje automático ligero que puede hacer inferencias en una gran variedad de dispositivos móviles y otros más pequeños (como teléfonos celulares, Raspberry Pis y microcontroladores). También proporciona una abstracción simple que permite acceder a aceleradores de IA. El equipo habló sobre los fundamentos de los marcos, el estado actual de desarrollo y los últimos avances. En esta sesión, aprenderás a preparar un modelo para dispositivos móviles y a escribir código que pueda ejecutarse en varias plataformas.
TensorFlow Extended (TFX) y Hub
En esta sesión, el equipo presentó TensorFlow Extended (TFX), la plataforma de aprendizaje automático de extremo a extremo para TensorFlow que potencia todos los productos de Alphabet. A medida que el aprendizaje automático evoluciona de la experimentación a las cargas de trabajo de producción, también lo hace la necesidad de administrar eficazmente el flujo de trabajo de formación y producción de extremo a extremo, lo que incluye la administración de modelos, el control de versiones y la publicación.
Cloud TPU
Esta charla es una inmersión técnica profunda sobre los aceleradores de Cloud TPU de Google, así como de la forma de programarlos. También abarca las abstracciones de programación que permiten ejecutar modelos en CPU, GPU y Cloud TPU, desde dispositivos individuales hasta pods completos de Cloud TPU.
TensorFlow Autograph
TensorFlow Autograph convierte automáticamente el código Python sin formato en sus equivalentes de TensorFlow utilizando la transformación del código fuente. Nuestro enfoque se complementa con el nuevo proyecto de TensorFlow Eager y permitirá utilizar el estilo imperativo del modo Eager, manteniendo los beneficios del modo gráfico. Mediante el uso de la conversión automática de código, los desarrolladores pueden escribir código más conciso, eficaz y estable.
TensorFlow Probability
TensorFlow Probability (TFP) es una biblioteca de TF/Python que ofrece una visión moderna de las herramientas de estadística y probabilidad emergentes y tradicionales. Los estadísticos y científicos de datos encontrarán funciones similares a las de la programación en r que aprovechan de forma natural el hardware moderno. Los investigadores y especialistas en AA encontrarán bloques de construcción sólidos para especificar y desarrollar modelos probabilísticos profundos. En esta charla, presentaremos abstracciones centrales de TFP y demostramos parte de su poder de modelado y conveniencia.
Aprendizaje profundo para las ciencias fundamentales mediante el uso de la informática de alto rendimiento
Las ciencias fundamentales (incluidas la física de partículas y la cosmología) generan exabytes de datos de instrumentos complejos y los analizan para descubrir los secretos del universo. El aprendizaje profundo permite la explotación directa de los datos de instrumentos de mayor dimensión que antes, lo que mejora la posibilidad de obtener nuevos descubrimientos. En esta charla, nuestro orador invitado Wahid Bhimji (
NERSC
) describe la actividad reciente en este campo, especialmente en NERSC, el centro de supercomputación para la ciencia fundamental de EE.UU., con sede en Berkeley National Lab. Este trabajo aprovecha Tensorflow para explorar nuevos métodos y aplicaciones, emplear escalas informáticas de alto rendimiento y proporcionar entornos de aprendizaje profundo y productivo para científicos fundamentales.
Tensor2Tensor
Tensor2Tensor es una biblioteca de modelos de aprendizaje profundo y conjuntos de datos que facilita la creación de modelos de última generación para una amplia variedad de aplicaciones de AA, como la traducción, el análisis y la generación de descripciones de imágenes, entre otros usos, lo que permite explorar ideas mucho más rápido que antes.
Distributed TensorFlow
Esta charla demuestra cómo realizar la capacitación distribuida de TensorFlow utilizando las API de Keras de nivel superior. El equipo te guiará a través de la arquitectura distribuida de TensorFlow, te enseñará a configurar un clúster distribuido usando Kubeflow y Kubernetes, y te mostrará cómo distribuir modelos creados en Keras.
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