Martin Görner | Devoxx

Martin Görner
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From Google

Martin Gorner, Google Developer Relations. Martin se passionne pour la science, la technologie, l'informatique, les algorihmes et tout ce qui s'en rapproche. Après avoir obtenu son diplôme d'ingénieur à Mines Paris-Tech, Martin a commencé sa carrière dans le groupe "computer architecture" chez ST Microelectronics. Il a ensuite passé les 11 années suivantes dans le domaine naissant des livres électroniques, d'abord avec la start-up mobipocket.com, qui est ensuite devenue la partie logicielle du Kindle d'Amazon et ses versions mobiles. Il a rejoint Google en 2011.

Blog: https://plus.google.com/+MartinGorner

bigd Big Data, Machine Learning, IA & Analytics

University: Tensorflow et l'apprentissage profond, sans les équations différentielles

University

Google a récemment publié son framework d’intelligence artificielle appelé Tensorflow. Avec ce nouvel outil, l’apprentissage automatique franchit le pas entre la science de laboratoire et le métier d’ingénieur. Dans cette session, nos vous monterons comment choisir la bonne architecture de réseau de neurones pour votre problème et comment bien gérer son apprentissage. Savoir résoudre des équations différentielles n’est plus nécessaire. Des problèmes difficiles comme la reconnaissance de l’écriture manuscrite peuvent maintenant être résolus avec quelques lignes de Python/Tensorflow et une collection de trucs & astuces d’ingénieur. Cette Université s'adresse à tous les développeurs qui souhaitent entrer dans le monde des réseaux de neurones en 3 heures intenses mais accessibles. Elle couvre les réseaux denses, convolutionels et récurrents.

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Le monde après MapReduce, ou le traitement de données distribué en temps réel avec Google Cloud Dataflow / Apache Beam

Hands-on Labs

Comment gérer les données en provenance d'une flotte de taxis New-Yorkais vous informant de leur position en temps réel ? Comment se concentrer efficacement sur le traitement des données, plutôt que de passer du temps à déployer et gérer des serveurs ? Comment fournir des rapports financiers exacts au centime près pour la comptabilité et aussi des données temps réels pour le marketing, avec le même code ?

Les technologies de traitement de données ont fait des progrès notables ces dix dernières années, depuis MapReduce, qui fonctionnait en batch, jusqu'aux technologies modernes capables de gérer des flux de données en temps réel.

Dans ce lab, vous écrirez un pipeline de traitement en utilisant le modèle de programmation "Dataflow" sur lequel s'appuient à la fois Google Cloud Dataflow, un service de traitement "serverless" dans le cloud, et Apache Beam, sa contrepartie open source pour les déploiements internes. Vous travaillerez sur un flux de données temps réel conséquent et devrez mobiliser un cluster Dataflow pour tenir la charge.

IMPORTANT Installation à effectuer AVANT le jour du lab: https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-dataflow-nyc-taxi-tycoon/#1

TBA : To be announced / Salle non affectée