***** IMPORTANTE Todos que estiverem interessados em participar do MACHINE LEARNING STUDY JAM, leiam com atenção. 1) A plataforma é toda em LÍNGUA ESTRANGEIRA. Não há previsão de tradução para o português. 2) A inscrição OFICIAL para este evento será realizada por outra plataforma o SYMPLA. O link desta inscrição será disponibilizado no futuro por comunicação oficial do GDG João Pessoa através
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***** IMPORTANTE
Todos que estiverem interessados em participar do MACHINE LEARNING STUDY JAM, leiam com atenção.
1) A plataforma é toda em LÍNGUA ESTRANGEIRA. Não há previsão de tradução para o português.
2) A inscrição OFICIAL para este evento será realizada por outra plataforma o SYMPLA. O link desta inscrição será disponibilizado no futuro por comunicação oficial do GDG João Pessoa através do nosso site www.gdgjampa.com
3) Inscrições realizadas APENAS pelo Meetup.com (este canal), e que NÃO tenha o código de INSCRIÇÃO NO SYMPLA, serão automaticamente canceladas.
4) Este evento terá BLACKLIST. Então fique ligado. Só se inscreva se puder ir ao evento, e se acontecer um imprevisto comunique aos organizadores e desmarque sua participação.
5) Integrantes da comunidade que estão em nossa BLACKLIST não terão prioridade na participação. Como informado anteriormente em comunicados do GDG João Pessoa.
***** DESCRIÇÃO DO EVENTO
Novo no Machine Learning, e não sabe por onde começar? Junte-se a nós para uma Study Jam de Machine Learning, no qual iremos percorrer o Machine Learning Crash Course (MLCC)!
Este curso destina-se àqueles que desejam aprender sobre o ML a partir de uma perspectiva prática e aplicada que lhe permitirá usar o aprendizado de máquina em seus projetos diários e aprender sobre o poder do TensorFlow. Esta é uma ótima oportunidade para qualquer pessoa com conhecimento técnico básico e conhecimento limitado de Machine Learning disposto a ganhar alguma experiência prática em ML e TensorFlow.
É necessário levar meu notebook?
Não. Devido nossa parceria com o Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ), iremos utilizar toda a infraestrutura dos laboratórios, inclusive os computadores.
Agenda:
08:30: Início do evento
09:00: Visão geral e primeiros 3 módulos do MLCC
10:45: Pausa
11:00: Módulos TensorFlow
12:30: Final do evento
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