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Palestra: Reconhecimento de imagens com Keras e TensorFlow

Track: Machine Learning e Inteligência Artificial

Sala: 2 Nova York

Horário: 2:05pm - 2:50pm

Dia da semana: Terça-feira

Nível: Intermediário - Avançado

Persona: Cientista de Dados

Apresentação em Português

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Assista a palestra

Pontos Principais

  • Deep Learning aplicado a reconhecimento de imagens;
  • Reconhecimento de imagem com Keras e Tensorflow;
  • Como construir uma Redes Neurais Convolucionais (CNN).

Resumo

Deep Learning é uma técnica de Aprendizado de Máquina baseada na aplicação de redes neurais. Com o advento da Redes Neurais Convolucionais (CNN), Deep Learning tem sido aplicada com sucesso em diferentes domínios para resolver problemas de Visão Computacional. Na Medicina em particular vem sendo cada vez mais utilizada, devido aos benefícios que a técnica pode trazer, como: aumentar a quantidade de exames avaliados, indicando possíveis doenças, em lugares com poucos médicos disponíveis; acelerar e melhorar a acurácia do diagnóstico.

Faremos um passo a passo de como construir uma CNN usando Keras e TensorFlow, aplicando num problema para detectar a orientação (frente ou lateral) de um raio-x, informação nem sempre disponível nos datasets. Utilizaremos um Jupyter notebook para apresentar o pipeline de criação e treinamento de uma rede, desde o pré-processamento da imagem até a avaliação dos resultados.

Palestrante: Fernanda Wanderley

Cientista de Dados na Neuralmed

Sou Doutora em Inteligência Computacional e minha principal área de interesse é a de aplicações de aprendizado de máquina em problemas biomédicos. Ser capaz de causar um impacto positivo na vida das pessoas, usando meus conhecimentos, me traz uma satisfação enorme. Atualmente trabalho com detecção de patologias em imagens de raio-x e sangramentos em tomografia de tórax. Também já realizei pesquisas sobre previsão de eficácia de quimioterapia em câncer de mama e busca de variantes genéticas em DNA.

Find Fernanda Wanderley at

Palestrante: Jéssica dos Santos

Cientista de Dados na Neuralmed

Jéssica tem mestrado em Sistemas de Informação com linha de pesquisa em Sistemas Inteligentes. Seu projeto foi construir um sistema para auxiliar na identificação de Autismo utilizando Modelos de Atenção Visual baseados em Reconhecimento de Padrões. Trabalhou como Cientista de Dados em empresas do ramo financeiro, imobiliário e atualmente com saúde na NeuralMed,  onde utiliza Deep Learning para auxiliar a detecção de patologias em imagens médicas. Ela também participa de projetos para encorajar mulheres na carreira de Ciência de Dados, como Women in Data Science (WiDS) e o Women in Machine Learning & Data Science - São Paulo (WIMLDS-SP)

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Tracks

Segunda-feira, 4 de maio

Terça-feira, 5 de maio

Quarta-feira, 6 de maio

  • Microservices: melhores práticas e padrões

    Frameworks modernos e os desafios de implantação, gestão e pós-produção

  • Software Supply Chain

    Todas as fases do ciclo de vida de um artefato de software, do primeiro commit até o deployment. Segurança, observabilidade, genealogia e gestão de toda a sua cadeia de suprimentos de software

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    Linguagens e plataformas emergentes, com ênfase em linguagens projetadas para alta concorrência e sistemas distribuídos.

  • Levando sua carreira para o próximo nível

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  • Solutions Track #3

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