Rosario – sábado 16 de Mayo de 2020

Grabacion del Evento

Agenda

Keynote
Inicia – 10:00hs (GMT-3)
Global AI Bootcamp es un evento dedicado a la inteligencia artificial en su máxima expresión, en este Keynote los organizadores de Rosario te mostrarán algunas de las novedades al respecto.



Microsoft Implementando inteligencia artificial para soluciones analíticas
Inicia – 10:15hs (GMT-3)
Speaker: Cristiam Espinoza Malpartidav
Actualmente las organizaciones aprovechan la Inteligencia Artificial y el Machine Learning  para incorporar mejoras en sus servicios, desarrollar escenarios de negocio basados en predicciones más inteligentes y operaciones más eficientes.En esta sesión explicaremos el proceso de diseñar soluciones a través del  análisis predictivo, los chatbots, servicios cognitivos, machine learning y el procesamiento de lenguaje natural ahora disponibles como servicios. 

.



Analizando imagenes de Instagram usando Cognitive Services
Inicia – 11:00hs (GMT-3)
Speaker: Lautaro Carro
Con poco código podemos obtener información de cualquier imagen. En esta charla veremos que es Computer Vision, como podemos analizar imagenes y aprovecharemos las publicaciones de Instagram para poner a prueba esta servicio de Azure



Desarrollando Bots Empresariales con .NET, Azure e Inteligencia Artificial
Inicia – 12:00hs (GMT-3)
Speakers: Fernando Sonego – Pablo Di Loreto
Te vamos a contar los fundamentos de las aplicaciones conversacionales, y el lugar que tiene el desarrollador de software utilizando el motor de Bot de Azure, framework .NET y herramientas de inteligencia artificial. ¡No te lo pierdas!



Detección de Anomalías en Azure Stream Analytics Usando Machine Learning
Speaker: Kamal Valero
Inicia – 13:00hs (GMT-3)
Speakers: En esta charla veremos una pequeña introducción a lo que es Azure Stream Analytics, sus características más relevantes y sus beneficios. Se explicarán las funciones de detección de anomalías incorporadas, basadas en modelos de machine learning. Posteriormente a esto, veremos una demo en tiempo real de la creación de este servicio en Azure, y la implementación de estas funciones y cómo detectan las anomalías descritas anteriormente. Finalmente veremos en conjunto cómo enviar esta información en tiempo real tanto a base de datos en la nube, como a un dashboard en Power BI.