O TensorFlow Lite é um conjunto de
ferramentas para machine learning no dispositivo que ajuda os desenvolvedores a
executar modelos em dispositivos móveis, incorporados e de IoT.
Principais recursos:
- Otimizado para machine learning no dispositivo ao abordar cinco restrições
principais: latência (não há ida e volta para um servidor), privacidade (nenhum
dado pessoal sai do dispositivo), conectividade (conectividade com a Internet
não é necessária), tamanho (tamanho reduzido do modelo e do binário) e consumo
de energia (inferência eficiente e falta de conexões de rede)
- Suporte a várias plataformas, inclusive dispositivos Android e iOS, Linux incorporado
e microcontroladores
- Compatibilidade com diversas linguagens, incluindo Java, Swift, Objective-C,
C++ e Python
Nesta palestra
mostraremos exemplos de machine learning, como classificação de imagens,
detecção de objetos, estimativa de poses, resposta a perguntas, classificação
de texto, etc.
Palestrante:
Leonardo Forero: Possui
graduação em engenharia eletrônica - Universidade Pontifícia Bolivariana
(2002), mestrado em engenharia de telecomunicações pela Universidade Federal
Fluminense (2009) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013). Atualmente é pesquisador da
Pontifícia Universidade Católica do Rio e professor do BI-Master da PUC-Rio.
Tem experiência na área de inteligência artificial, atuando principalmente nos
seguintes temas: NLP, neural network, glottal, pathology e recognition voice.
Possui 8 anos de experiência como supervisor gerente e coordenador em projetos
P&D.
