cimps20

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Descripción

En la actualidad, diversas compañías están mudando a ofrecer servicios en la nube, y las soluciones de inteligencia artificial no son una excepción. En este taller se creará un servicio que utilice algún modelo de aprendizaje de máquina entrenado, a través de una API REST. Todo ello con el poder de TensorFlow de Google y Flask.

La idea será introducir lo que es AIaaS (en particular DLaaS) y entrenar una red neuronal profunda para resolver algún problema específico utilizando TensorFlow y Google Colab; tras ello, guardar el modelo entrenado para montarlo a través de una API construida sobre Flask.

Para este taller se necesitan conocimientos intermedios-avanzados sobre programación en Python o algún otro lenguaje; y conocimiento básico o NULO sobre Deep Learning (para esto es el taller). Parte de los objetivos es que posterior al taller se cuente con material y conocimientos para poder desarrollar modelos de IA como servicio; con Python, por supuesto. Para el taller se proporcionará código base para a partir de ahí montar el servicio.

Contenido del taller

Día 1

• Motivación - DL como un servicio
• Motivación - Reconocimiento de actividad
• Introducción al Deep Learning
• Redes neuronales convolucionales

Día 2

• Creación de modelos
• Solución a problema específico
• Servicios web - APIs
• Empaquetado y servicio de modelos

Puedes encontrar los slides en vivo AQUÍ.

Es importante mencionar que el curso hará uso de un ambiente en la nube para el desarrollo del material; sin embargo, podrás ejecutar el código de manera local si cuentas con los requerimeintos necesarios.

Instrucciones para estudiantes

El código y los ejercicios se desarrollarán en Python 3.7+ usando TensorFlow, que adopta a Keras como interfaz de alto nivel para construir y entrenar redes neuronales.

Requerimientos:

• Una laptop.
• Este repositorio de GitHub clonado y actualizado antes del taller.
• Un sentido aventurero en los datos y la IA.
• Un ambiente Python 3.7+ con Anaconda (en casod e querer ejecutar el código de manera local).

Los talleres serán impartidos usando notebooks de Jupyter, documentos con código ejecutable, texto, ecuaciones, visualizaciones, imágenes y demás material. Los notebooks se pueden crear y ejecutar en la nube vía Google Colab o de manera local en tu computadora a través de Jupyter Notebooks o JupyterLab.

Para fines prácticos de este taller (al ser online) utilizaremos Google Colab.

Google Colab

Colab es un servicio de Google para ejecutar notebooks en la nube. Provee ambientes de Python 2 y 3 con CPUs, GPUs y TPUs. ¡Y es gratis! Solo necesitas tener una cuenta de Google o crear una.

Recomendamos que elijas un ambiente con Python 3 y GPU. Para activarlo:

• Abre el menú Entorno de ejecución
• Elige la opción Restablecer todos los entornos de ejecución... .
• Vuelve a abrir Entorno de ejecución
• Elige Cambiar tipo de entorno de ejecución
• Selecciona Python 3 como Tipo de ejecución y GPU de la lista de Acelerador por hardware

La siguiente captura de pantalla ilustra este proceso.

En Colab puedes crear un nuevo notebook, subir uno existente desde tu computadora o importarlo de Google Drive o GitHub.