TMLS 2019

Aperçu

Explore machine learning insights with industry experts Amit Jain and Ronaldo Felipe at TMLS 2019, gaining valuable knowledge and perspectives on cutting-edge ML developments.

Programme

• Introduction à TMLS 2019
Aperçu de TMLS et son importance
Rencontrez les instructeurs : Amit Jain et Ronaldo Felipe
• Fondements de l'apprentissage automatique
Concepts clés et terminologie
Vue d'ensemble des algorithmes d'apprentissage automatique
• Avancées récentes en apprentissage automatique
Techniques et modèles de rupture
Aperçus des tendances et applications industrielles
• Apprentissage supervisé
Techniques de classification et de régression
Études de cas et applications du monde réel
• Apprentissage non supervisé
Regroupement et réduction de dimensionnalité
Méthodologies et outils émergents
• Apprentissage profond
Introduction aux réseaux neuronaux
Architectures avancées et cas d'utilisation
• Apprentissage par renforcement
Fondamentaux et avancées actuelles
Applications et défis dans l'industrie
• Considérations éthiques en apprentissage automatique
Équité, responsabilité et transparence
Naviguer dans les dilemmes de confidentialité et éthiques
• ML en production
Meilleures pratiques pour le déploiement et l'évolutivité
Stratégies de surveillance et de maintenance
• Sessions d'experts de l'industrie
Aperçus d'Amit Jain : Innovations en apprentissage automatique
Aperçus de Ronaldo Felipe : Solutions pratiques en apprentissage automatique
• Remarques finales
Directions futures en apprentissage automatique
Ressources pour la poursuite de l'apprentissage et du développement
• Ateliers pratiques et laboratoires
Projets pratiques avec des données réelles
Collaboration de groupe et retour d'expérience
• Opportunités de Q&R et de réseautage
Discussions ouvertes avec des experts
Construire des connexions professionnelles dans la communauté de l'IA

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Matières

Data Science