GruPy-SP: Encontro #2 de 2018 da capital
Pessoas diversas de São Paulo e demais localidades: o segundo encontro desse ano de 2018 do Grupy-SP está com suas inscrições abertas! 🐍
Convidamos para enviarem suas propostas de palestras para compartilhar seu conhecimento e suas experiências com a comunidade! Não se acanhem: recepcionamos pessoas de todo nível de experiência e com diversas aplicações/contextos - envie suas propostas e deixe a comunidade escolher. ☑️
Submissões serão aceitas até as 23:55 do dia 05/fevereiro/2018 (segunda-feira)
Importante: as palestras vão ter no máximo 30 minutos de duração. ⏳
IMPORTANTE Para a inscrição de participação, inscrever no cadastro para participação via Meetup E preencher o formulário para identificação do Google Forms
Cadastro para participação 📝 https://www.meetup.com/Grupy-SP/events/247103787/
Formulário para identificação 📝 https://goo.gl/forms/2KKqWLoC5EWUpMK33
Programação (sujeita a alterações) ⏳
08/fevereiro/2018 (quinta-feira)
18h00 - Credenciamento 🕕📝
19h00 - Palestra 1 - Introdução a Cadeias de Markov e composição de sentenças 🕖
19h30 - Coffee Break 🕢
20h00 - Palestra 2 - Introdução a Data Classes do Python 3.7 🕗
20h30 - Palestras Relâmpago ⚡⚡⚡* 🕣
21h00 - Encerramento e networking 🕘
* Palestras relâmpago ⚡⚡⚡ serão cadastradas na hora do evento com Alexandre Harano (as palestras relâmpagos vão ter no máximo 5 minutos de duração) ⏳
Propostas
Introdução a Cadeias de Markov e composição de sentenças
A presença de interfaces de interação entre pessoas e computadores está se tornando pervasiva. Dispositivos que recebem algum tipo de entrada humana, como requisições vocais direcionadas a softwares como Siri e Alexa, ou respostas sintéticas produzidas por chatbot, ja são presenças cada vez mais reais nos nossos dia-a-dia.
Existe fundamentações teóricas diversas para a produção desses tipos de interações, sendo Cadeias de Markov, modelo stocástico para descrição de eventos, uma das mais utilizadas na prática.
Nesta palestra será apresentada uma breve introdução de Cadeias de Markov e como pode-se utilizá-la para gerar novas sentenças a partir de um contexto pré-estabelecido.
Introdução a Data Classes do Python 3.7
Uma das novidades da versão 3.7 da linguagem Python são as “Data Classes”. Data classes são uma forma de automatizar a geração de boiler-plate para classes que armazenam dados usando propriedades. Esta palestra tem por objetivo apresentar as data classes e comparar a solução com named tuples e outras alternativas.
