#AI – #AISchool, Free OnLine Training for Artificial Intelligence

Hi!

One of the questions that I always ask in AI talks is how to start learning AI? Here the answer is not an easy one. There are online resources such as EDx or Coursera which offer very complete courses, lasting several weeks. At some point I will probably share my experience about this platforms.

Another option is Artificial Intelligence School, that I particularly like more for several reasons

  • It is focused for programmers, I mean developers who create Apps. There are theoretical contents, however, in my experience, the tutorials and practical examples stand out.
  • It has a 100% solution-oriented approach. That is, if you want to add OCR capabilities to an App, you have a 12-hour Learning Path on how to build a DNN model to do this. To compensate, you also have a 2-hour Learning Path that shows how to perform OCR using Cognitive Services.
  • The contents are very varied. From how to use Natural Processing Language Apps in Azure, arriving at theoretical contents oriented on how to use Visual Studio Code for AI

I could name some other reasons, but I think it is best to recommend this site and share the comparison in OCR hours with DNN and OCR with Cognitive Services..

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Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

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#AI – #AISchool, cursos gratuitos de Inteligencia Artificial OnLine

Buenas!

Una de las preguntas que siempre me hacen en las charlas de AI, es ¿cómo empezar a aprender AI? Aquí la respuesta es variada, ya que hay recursos como EDx o Coursera que ofrecen cursos muy completos, de varias semanas de duración. En algún momento escribiré mi experiencia al respecto.

Otra opción es Artificial Intelligence School, que particularmente me gusta más por varios motivos

  • Esta orientada a programadores, a desarrolladores que crean Apps. Hay contenidos teóricos, sin embargo, en mi experiencia, sobresalen los tutoriales y ejemplos prácticos.
  • Tiene un enfoque 100% orientado a soluciones. Es decir, si quieres agregar capacidades de OCR a una App, tienes un Learning Path de 12 horas sobre cómo construir un modelo DNN para realizar esto. Para compensar, también tienes un Learning Path de 2 horas que muestra como realizar OCR utilizando Cognitive Services.
  • Los contenidos son muy variados. Desde cómo utilizar Natural Processing Language Apps en Azure, llegando a contenidos teóricos orientados sobre como utilizar Visual Studio Code for AI.

Podria nombrar algunos motivos mas, pero creo que lo mejor es recomendar este site y compartir la comparativa en horas de OCR con DNN y OCR con Cognitive Services.

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Happy Coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

#AI – Open Neural Network Exchange, Facebook and Microsoft help us to change between different AI Frameworks #ONNX

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Hi!

When a platform or technology begins to be popular, it often happens that Frameworks supporting this technology begin to appear as mushrooms in a wet forest in spring. JavaScript may be the best example of this.

Well, the same thing is happening in the world of artificial intelligence. The most common tools I found that specialists uses are Caffe2, CNTK, TensorFlow, and others. However, the interoperability or change between these tools is a problem with not an easy solution.

Well, 2 big players like Facebook and Microsoft, have agreed to help with the migration and interaction between these tools creating an interesting project ONNX.

ONNX is a community project created by Facebook and Microsoft. We believe there is a need for greater interoperability in the AI tools community. Many people are working on great tools, but developers are often locked in to one framework or ecosystem. ONNX is the first step in enabling more of these tools to work together by allowing them to share models. Our goal is to make it possible for developers to use the right combinations of tools for their project. We want everyone to be able to take AI from research to reality as quickly as possible without artificial friction from tool chains.

ONNX allows models to be trained in one framework and then transferred to another. The models currently compatible with Caffe2, CNTK, MXNet and PyTorch. In addition, there are connectors for many other frameworks.

Looking at the GitHub repository, it really impressed me that import and export scenarios from TensorFlow (Google) are included in the product roadmap.

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Happy Coding!

Greetings @ Calgary

El Bruno

References

 

#AI – Open Neural Network Exchange, gracias a Facebook y a Microsoft ahora podemos utilizar e interactuar con diferentes AI Frameworks #ONNX

I2

Buenas!

Cuando una plataforma o tecnología comienza a ser popular, suele suceder que los Frameworks de soporte a esta tecnología comienzan a aparecer como setas en un bosque húmedo en primavera. JavaScript puede ser el mejor ejemplo de esto.

Pues bien, lo mismo esta sucediendo en el mundo de la inteligencia artificial. Las herramientas mas comunes suelen ser Caffe 2, CNTK o Tensorflow. Sin embargo, la interoperabilidad o cambio entre estas herramientas es un problema de no fácil solución. Pues bien, 2 grandes de la industria como son Facebook y Microsoft, se han puesto de acuerdo para ayudar con la migración e interacción entre estas herramientas. Y es de este acuerdo, que ha surgido ONNX.

ONNX es un proyecto comunitario creado por Facebook y Microsoft. Creemos que es necesaria una mayor interoperabilidad en la comunidad de herramientas de IA. Muchas personas están trabajando en grandes herramientas, pero los desarrolladores a menudo están encerrados en un marco o ecosistema.

ONNX es el primer paso para permitir que más de estas herramientas trabajen juntas al permitirles compartir modelos. Nuestro objetivo es hacer posible que los desarrolladores utilicen las combinaciones correctas de herramientas para su proyecto. Queremos que todos puedan llevar la IA de la investigación a la realidad lo más rápido posible sin la fricción artificial de las cadenas de herramientas.

ONNX permite que los modelos sean entrenados en un framework y luego transferidos a otro. Los modelos actualmente compatibles con Caffe2, CNTK, MXNet y PyTorch. Además, existen conectores para muchos otros frameworks.

Dando un vistazo a su repositorio de GitHub, llama la atención que en el roadmap del producto se incluyen escenarios de importación y exportación desde TensorFlow (Google).

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Ahora que tengo la oportunidad de “mover modelos” pues me ahorro la necesidad de conocer a fondo los nuevos.

Happy Coding!

Saludos @ Calgary

El Bruno

References

 

#Event – Improving Performance using Machine Learning, Artificial Intelligence and IoT

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Hi!

Super busy week and almost no posts at all, and next week will be similar. Mostly because I’ve already have booked a couple of very cool client meetings and I’m also going to be in Calgary hosting a session on the [2018 BLOCKCHAIN, IOT & MACHINE LEARNING IN OIL & GAS CANADA].

Session details: https://www.iotinoilandgas-canada18.com/agenda/session/215611

Greetings @ Burlington

El Bruno

#Event – Materials used during the [#AI: Hype or Reality] session at #MSTechSummit Toronto

HI!

Microsoft Tech Summit Toronto 2017 has ended and the time has come to share the materials of my presentation.

During my AI for the Enterprises session, I did not resist commenting on one of the most sympathetic examples in the world of AI: Muffin or Chihuahua. I strongly suggest to the people to search for this on the Internet, there are serious articles and others not so much about it.

The Muffins and Chiahuahuas topic seems to have been very successful because I was almost 45 minutes answering questions after the session (sorry Sabrina for getting late to the next session!).

Between the toilet paper story and the muffins slide, I hope that someone of the audience will be encouraged to try and use Azure Cognitive Services.

As usual the slides I’ve used on my presentation

And a couple of important links, mostly related to the the topics we shared in my session of AI and in the panel of AI Ask the experts

Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno