O Machine Learning Study Jam é uma sessão de estudos organizada pela comunidade de developers do Google (GDGs) composta por um encontro presencial e práticas de estudo individual, na qual você vai conhecer o Machine Learning Crashing Course (MLCC), seus módulos e conceitos básicos de Machine Learning.

Com uma abordagem prática e aplicada, você vai aprender como utilizar Machine Learning nos seus projetos e aproveitar todas as vantagens do TensorFlow por meio de abstrações de alto nível. É uma excelente oportunidade para profissionais, empreendedores e estudantes ganharem experiência em Machine Learning e TensorFlow na prática.

=== Como se inscrever:

Marque aqui nesse evento que você irá participar, e faça sua contribuição no link do Sympla: https://www.sympla.com.br/gdg-maringa---machine-learning-study-jam---fcv__276132

As vagas são limitadas. Contamos com sua presença!

=== Como funciona:

• Vamos fazer um Hangout antes do evento para tirar dúvidas e trocar ideias de como se preparar para aproveitar o máximo o conteúdo.
• No dia do evento, vamos realizar as primeiras atividades do Machine Learning Crash Course e interagir com outros participantes, formando grupos de estudo.
• Nas duas semanas seguintes, fazemos novos Hangouts para acompanhar o andamento e tirar dúvidas, trocar ideias e experiências.

=== A quem se destina:

• Programadores experientes.
• Profissionais, empresários e estudantes que queiram adquirir experiência prática em Machine Learning e TensorFlow.
• Pessoas familiarizadas com Python com conhecimento de álgebra linear e cálculo.

=== Para quem não é recomendado:

• Participantes com amplo conhecimento de machine learning.
• Participantes que querem aprender as complexidades de baixo nível de TensorFlow. Embora no curso haja exercícios básicos sobre TensorFlow, a maioria deles tem como foco nas APIs de alto nível do Tensor.
• Participantes em busca de tópicos avançados em machine learning, entre eles modelos convolucionais de reconhecimento de imagem e modelos recorrentes/sequenciais.

=== Outros requisitos:

• Para participar, leve seu notebook (PC, Mac ou Chromebook) com o carregador. É necessário que o notebook esteja com a versão mais recente do navegador de Internet. Para ter uma experiência melhor, instale o Firefox ou o Chrome.
• Papel e caneta (ou outra opção da sua preferência se quiser fazer anotações).