Tensorflow 2.0 for Edge TPU Programming

GDG Cloud Madrid
Thu, Apr 23, 2020, 6:00 PM (CEST)

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About this event

Desde la comunidad de Google Cloud de Madrid vamos a comenzar con la realización de webinars online en colaboración con GDG Spain celebrando nuestro primer webinar el Jueves 23 de Abril de 2020 a través del canal de youtube de GDG Spain.

En este primer webinar vamos a hablar sobre Machine Learning dentro y fuera del Cloud. Para ello os traemos un workshop formado por dos charlas relacionadas con TensorFlow 2.0, comenzaremos por una introducción sobre TensorFlow 2.0 y TPU Edge y finalizaremos con una descripción acerca de los modelos lite que podemos construir con TensorFlow y cómo combinarlo con alguno de los componentes disponibles en GCP.

Tensorflow 2.0 for Edge TPU Programming:

Hora: 18:00 PM

Speaker: Andrés L. Martínez a.ka. almo

Short bio: Andres-Leonardo Martinez-Ortiz es miembro del equipo de Ingeniería de Google, líder del programa Google Cloud Ecosystem en Europa, con sede en Zúrich. Impulsa el éxito de los productos para desarrolladores de Google y Open Web al crear un próspero ecosistema de desarrolladores. En contacto con expertos y socios en grandes empresas, startups, universidades y empresas, promueve estándares abiertos y tecnologías de Google. También es miembro de IEEE, ACM, Linux Foundation y Computer Society. @davilagrau

Descripción: En la primera parte del workshop se presentan Tensorflow 2.0 y la arquitectura TPU Edge, que permite la inferencia en dispositivos integrados.

TensorFlow Lite y despliegue en dispositivos con Cloud AutoML Vision

Hora: 19:00 PM

Speaker: Rafael Sánchez

Short bio: Rafa es especialista de ML/AI en Google Cloud. Con más de 7 años en Google, trabaja con grandes empresas en la modernización de su infraestructura y el despliegue de modelos de Machine Learning a escala en la nube de Google Cloud. @rafaelsf80

Descripción: En la segunda parte del workshop se presentará TensorFlow Lite, un framework para inferencia en dispositivos. También se hará una demo de TensorFlow Lite combinado con Cloud AutoML Vision Edge.


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