import{S as Ns,i as Ds,s as Rs,e as i,k as n,w as p,t as u,M as js,c as s,d as a,m,a as l,x as c,h as f,b as d,N as P,G as o,g as t,y as v,L as xs,q as g,o as h,B as E,v as Cs}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{Y as b}from"../../chunks/Youtube-hf-doc-builder.js";import{I as Yt}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";function Fs(Qt){let $,Ja,w,M,ua,B,wr,fa,Ar,Ba,Qe,yr,Ka,A,S,pa,K,Pr,ca,Mr,Ya,T,va,Sr,Tr,ga,kr,Qa,Y,Q,Xa,X,Z,Xt,Za,_,Ir,ee,Lr,qr,ae,Gr,zr,oe,Nr,Dr,eo,k,ha,Rr,jr,Ea,xr,ao,re,te,oo,ie,se,Zt,ro,Xe,Cr,to,I,ba,Fr,Or,_a,Hr,io,le,ne,so,me,de,ei,lo,Ze,Ur,no,L,$a,Vr,Wr,wa,Jr,mo,ue,fe,uo,pe,ce,ai,fo,ea,Br,po,aa,Kr,co,q,Aa,Yr,Qr,ya,Xr,vo,ve,ge,go,he,Ee,oi,ho,G,Zr,be,et,at,Eo,z,Pa,ot,rt,_e,tt,Ma,it,st,bo,$e,we,_o,Ae,ye,ri,$o,oa,lt,wo,y,N,Sa,Pe,nt,Ta,mt,Ao,D,ka,dt,ut,Ia,ft,yo,Me,Se,Po,R,pt,Te,ct,vt,Mo,j,La,gt,ht,qa,Et,So,ke,Ie,To,ra,bt,ko,x,Ga,_t,$t,za,wt,Io,Le,qe,Lo,Ge,ze,ti,qo,ta,At,Go,C,Na,yt,Pt,Da,Mt,zo,Ne,De,No,ia,St,Do,F,Ra,Tt,kt,ja,It,Ro,Re,je,jo,sa,Lt,xo,O,xa,qt,Gt,Ca,zt,Co,xe,Ce,Fo,la,Nt,Oo,H,Fa,Dt,Rt,Oa,jt,Ho,Fe,Oe,Uo,He,Ue,ii,Vo,U,xt,na,Ct,Ft,Wo,V,Ha,Ot,Ht,Ua,Ut,Jo,Ve,We,Bo,Je,Be,si,Ko,ma,Vt,Yo,W,Va,Wt,Jt,Wa,Bt,Qo,Ke,Ye,Xo,da,Kt,Zo;return B=new Yt({}),K=new Yt({}),Q=new b({props:{id:"wCYVeahJES0"}}),te=new b({props:{id:"VzvG23gmcYU"}}),ne=new b({props:{id:"8j9HRMjh_s8"}}),fe=new b({props:{id:"gZIP-_2XYMM"}}),ge=new b({props:{id:"KmvPlW2cbIo"}}),we=new b({props:{id:"C6jweXYFHSA"}}),Pe=new Yt({}),Se=new b({props:{id:"u--UVvH-LIQ"}}),Ie=new b({props:{id:"gQUlXp1691w"}}),qe=new b({props:{id:"RBw1TmdEZp0"}}),De=new b({props:{id:"UkNmyTFKriI"}}),je=new b({props:{id:"t8Krzu-nSeY"}}),Ce=new b({props:{id:"vbaKOa4UXoM"}}),Oe=new b({props:{id:"c7mle2yYpwQ"}}),We=new b({props:{id:"O2e3pXO4aRE"}}),Ye=new b({props:{id:"yG6J2Zfo8iw"}}),{c(){$=i("meta"),Ja=n(),w=i("h1"),M=i("a"),ua=i("span"),p(B.$$.fragment),wr=n(),fa=i("span"),Ar=u("Evento de lan\xE7amento da Parte 2"),Ba=n(),Qe=i("p"),yr=u("Para o lan\xE7amento da parte 2 do curso, organizamos um evento ao vivo com dois dias de palestras antes de um sprint de ajuste. Se voc\xEA perdeu, pode acompanhar as palestras que est\xE3o listadas abaixo!"),Ka=n(),A=i("h2"),S=i("a"),pa=i("span"),p(K.$$.fragment),Pr=n(),ca=i("span"),Mr=u("Dia 1: Uma vis\xE3o de alto n\xEDvel dos Transformers e como trein\xE1-los"),Ya=n(),T=i("p"),va=i("strong"),Sr=u("Thomas Wolf:"),Tr=n(),ga=i("em"),kr=u("Transfer Learning and the birth of the Transformers library"),Qa=n(),Y=i("div"),p(Q.$$.fragment),Xa=n(),X=i("p"),Z=i("img"),Za=n(),_=i("p"),Ir=u("Thomas Wolf \xE9 cofundador e Chief Science Officer da Hugging Face. As ferramentas criadas por Thomas Wolf e a equipe Hugging Face s\xE3o usadas em mais de 5.000 organiza\xE7\xF5es de pesquisa, incluindo Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Allen Institute for Artificial Intelligence e na maioria dos departamentos universit\xE1rios. Thomas Wolf \xE9 o iniciador e presidente s\xEAnior da maior colabora\xE7\xE3o de pesquisa que j\xE1 existiu em Intelig\xEAncia Artificial: "),ee=i("a"),Lr=u("\u201CBigScience\u201D"),qr=u(", bem como um conjunto de "),ae=i("a"),Gr=u("bibliotecas e ferramentas amplamente utilizadas "),zr=u(". Thomas Wolf tamb\xE9m \xE9 um educador prol\xEDfico, um l\xEDder de pensamento no campo de Intelig\xEAncia Artificial e Processamento de Linguagem Natural e um orador convidado regular para confer\xEAncias em todo o mundo "),oe=i("a"),Nr=u("https://thomwolf.io"),Dr=u("."),eo=n(),k=i("p"),ha=i("strong"),Rr=u("Jay Alammar:"),jr=n(),Ea=i("em"),xr=u("A gentle visual intro to Transformers models"),ao=n(),re=i("div"),p(te.$$.fragment),oo=n(),ie=i("p"),se=i("img"),ro=n(),Xe=i("p"),Cr=u("Por meio de seu popular blog de ML, Jay ajudou milh\xF5es de pesquisadores e engenheiros a entender visualmente ferramentas e conceitos de aprendizado de m\xE1quina desde o b\xE1sico (terminando em NumPy, Pandas docs) at\xE9 o de ponta (Transformers, BERT, GPT-3)."),to=n(),I=i("p"),ba=i("strong"),Fr=u("Margaret Mitchell:"),Or=n(),_a=i("em"),Hr=u("On Values in ML Development"),io=n(),le=i("div"),p(ne.$$.fragment),so=n(),me=i("p"),de=i("img"),lo=n(),Ze=i("p"),Ur=u("Margaret Mitchell \xE9 uma pesquisadora que trabalha em IA \xE9tica, atualmente focada nos meandros do desenvolvimento de IA informada pela \xE9tica em tecnologia. Ela publicou mais de 50 artigos sobre gera\xE7\xE3o de linguagem natural, tecnologia assistiva, vis\xE3o computacional e \xE9tica em IA, e possui v\xE1rias patentes nas \xE1reas de gera\xE7\xE3o de conversas e classifica\xE7\xE3o de sentimentos. Ela trabalhou anteriormente no Google AI como Staff Research Scientist, onde fundou e co-liderou o grupo Ethical AI do Google, focado na pesquisa b\xE1sica de \xE9tica em IA e na operacionaliza\xE7\xE3o da \xE9tica de IA internamente no Google. Antes de ingressar no Google, ela foi pesquisadora da Microsoft Research, focada na gera\xE7\xE3o de vis\xE3o computacional para linguagem; e fez p\xF3s-doutorado na Johns Hopkins, com foco em modelagem bayesiana e extra\xE7\xE3o de informa\xE7\xF5es. Ela possui doutorado em Ci\xEAncia da Computa\xE7\xE3o pela Universidade de Aberdeen e mestrado em lingu\xEDstica computacional pela Universidade de Washington. Enquanto se formava, ela tamb\xE9m trabalhou de 2005 a 2012 em aprendizado de m\xE1quina, dist\xFArbios neurol\xF3gicos e tecnologia assistiva na Oregon Health and Science University. Ela liderou uma s\xE9rie de workshops e iniciativas nas interse\xE7\xF5es de diversidade, inclus\xE3o, ci\xEAncia da computa\xE7\xE3o e \xE9tica. Seu trabalho recebeu pr\xEAmios do Secret\xE1rio de Defesa Ash Carter e da Funda\xE7\xE3o Americana para Cegos e foi implementado por v\xE1rias empresas de tecnologia. Ela gosta de jardinagem, c\xE3es e gatos."),no=n(),L=i("p"),$a=i("strong"),Vr=u("Matthew Watson and Chen Qian:"),Wr=n(),wa=i("em"),Jr=u("NLP workflows with Keras"),mo=n(),ue=i("div"),p(fe.$$.fragment),uo=n(),pe=i("p"),ce=i("img"),fo=n(),ea=i("p"),Br=u("Matthew Watson \xE9 engenheiro de aprendizado de m\xE1quina na equipe Keras, com foco em APIs de modelagem de alto n\xEDvel. Ele estudou Computa\xE7\xE3o Gr\xE1fica durante a gradua\xE7\xE3o e mestrado na Universidade de Stanford. Um quase graduado em ingl\xEAs que se voltou para a ci\xEAncia da computa\xE7\xE3o, ele \xE9 apaixonado por trabalhar em v\xE1rias disciplinas e tornar a PNL acess\xEDvel a um p\xFAblico mais amplo."),po=n(),aa=i("p"),Kr=u("Chen Qian \xE9 engenheiro de software da equipe Keras, com foco em APIs de modelagem de alto n\xEDvel. Chen obteve um mestrado em Engenharia El\xE9trica pela Universidade de Stanford e est\xE1 especialmente interessado em simplificar as implementa\xE7\xF5es de c\xF3digo de tarefas de ML e ML em larga escala."),co=n(),q=i("p"),Aa=i("strong"),Yr=u("Mark Saroufim:"),Qr=n(),ya=i("em"),Xr=u("How to Train a Model with Pytorch"),vo=n(),ve=i("div"),p(ge.$$.fragment),go=n(),he=i("p"),Ee=i("img"),ho=n(),G=i("p"),Zr=u("Mark Saroufim \xE9 um engenheiro parceiro do Pytorch trabalhando em ferramentas de produ\xE7\xE3o OSS, incluindo TorchServe e Pytorch Enterprise. Em suas vidas passadas, Mark foi Cientista Aplicado e Gerente de Produto na Graphcore, "),be=i("a"),et=u("yuri.ai"),at=u(", Microsoft e JPL da NASA. Sua principal paix\xE3o \xE9 tornar a programa\xE7\xE3o mais divertida."),Eo=n(),z=i("p"),Pa=i("strong"),ot=u("Jakob Uszkoreit:"),rt=n(),_e=i("em"),tt=u("It Ain\u2019t Broke So "),Ma=i("del"),it=u("Don\u2019t Fix"),st=u(" Let\u2019s Break It"),bo=n(),$e=i("div"),p(we.$$.fragment),_o=n(),Ae=i("p"),ye=i("img"),$o=n(),oa=i("p"),lt=u("Jakob Uszkoreit \xE9 o cofundador da Inceptive. A Inceptive projeta mol\xE9culas de RNA para vacinas e terapias usando aprendizado profundo em larga escala em um circuito fechado com experimentos de alto rendimento com o objetivo de tornar os medicamentos baseados em RNA mais acess\xEDveis, mais eficazes e mais amplamente aplic\xE1veis. Anteriormente, Jakob trabalhou no Google por mais de uma d\xE9cada, liderando equipes de pesquisa e desenvolvimento no Google Brain, Research and Search trabalhando em fundamentos de aprendizado profundo, vis\xE3o computacional, compreens\xE3o de idiomas e tradu\xE7\xE3o autom\xE1tica."),wo=n(),y=i("h2"),N=i("a"),Sa=i("span"),p(Pe.$$.fragment),nt=n(),Ta=i("span"),mt=u("Dia 2: As ferramentas a serem usadas"),Ao=n(),D=i("p"),ka=i("strong"),dt=u("Lewis Tunstall:"),ut=n(),Ia=i("em"),ft=u("Simple Training with the \u{1F917} Transformers Trainer"),yo=n(),Me=i("div"),p(Se.$$.fragment),Po=n(),R=i("p"),pt=u("Lewis \xE9 machine learning engineer no Hugging Face, focado em desenvolver ferramentas de c\xF3digo aberto e torn\xE1-las acess\xEDveis para a comunidade em geral. Ele tamb\xE9m \xE9 coautor do livro de O\u2019Reilly "),Te=i("a"),ct=u("Natural Language Processing with Transformers"),vt=u(". Voc\xEA pode segui-lo no Twitter (@_lewtun) para dicas e truques de PNL!"),Mo=n(),j=i("p"),La=i("strong"),gt=u("Matthew Carrigan:"),ht=n(),qa=i("em"),Et=u("New TensorFlow Features for \u{1F917} Transformers and \u{1F917} Datasets"),So=n(),ke=i("div"),p(Ie.$$.fragment),To=n(),ra=i("p"),bt=u("Matt \xE9 respons\xE1vel pela manuten\xE7\xE3o do TensorFlow em Transformers e, eventualmente, liderar\xE1 um golpe contra a fac\xE7\xE3o PyTorch, que provavelmente ser\xE1 coordenada por meio de sua conta no Twitter @carrigmat."),ko=n(),x=i("p"),Ga=i("strong"),_t=u("Lysandre Debut:"),$t=n(),za=i("em"),wt=u("The Hugging Face Hub as a means to collaborate on and share Machine Learning projects"),Io=n(),Le=i("div"),p(qe.$$.fragment),Lo=n(),Ge=i("p"),ze=i("img"),qo=n(),ta=i("p"),At=u("Lysandre \xE9 machine learning engineer no Hugging Face, onde est\xE1 envolvido em muitos projetos de c\xF3digo aberto. Seu objetivo \xE9 tornar o Machine Learning acess\xEDvel a todos, desenvolvendo ferramentas poderosas com uma API muito simples."),Go=n(),C=i("p"),Na=i("strong"),yt=u("Lucile Saulnier:"),Pt=n(),Da=i("em"),Mt=u("Get your own tokenizer with \u{1F917} Transformers & \u{1F917} Tokenizers"),zo=n(),Ne=i("div"),p(De.$$.fragment),No=n(),ia=i("p"),St=u("Lucile \xE9 engenheira de aprendizado de m\xE1quina na Hugging Face, desenvolvendo e dando suporte ao uso de ferramentas de c\xF3digo aberto. Ela tamb\xE9m est\xE1 ativamente envolvida em muitos projetos de pesquisa na \xE1rea de Processamento de Linguagem Natural, como treinamento colaborativo e BigScience."),Do=n(),F=i("p"),Ra=i("strong"),Tt=u("Sylvain Gugger:"),kt=n(),ja=i("em"),It=u("Supercharge your PyTorch training loop with \u{1F917} Accelerate"),Ro=n(),Re=i("div"),p(je.$$.fragment),jo=n(),sa=i("p"),Lt=u("Sylvain \xE9 um Research Engineer no Hugging Face e um dos principais mantenedores do \u{1F917} Transformers e o desenvolvedor por tr\xE1s do \u{1F917} Accelerate. Ele gosta de tornar o treinamento de modelo mais acess\xEDvel."),xo=n(),O=i("p"),xa=i("strong"),qt=u("Merve Noyan:"),Gt=n(),Ca=i("em"),zt=u("Showcase your model demos with \u{1F917} Spaces"),Co=n(),xe=i("div"),p(Ce.$$.fragment),Fo=n(),la=i("p"),Nt=u("Merve \xE9 um desenvolvedor defensor da Hugging Face, trabalhando no desenvolvimento de ferramentas e na cria\xE7\xE3o de conte\xFAdo em torno delas para democratizar o aprendizado de m\xE1quina para todos."),Oo=n(),H=i("p"),Fa=i("strong"),Dt=u("Abubakar Abid:"),Rt=n(),Oa=i("em"),jt=u("Building Machine Learning Applications Fast"),Ho=n(),Fe=i("div"),p(Oe.$$.fragment),Uo=n(),He=i("p"),Ue=i("img"),Vo=n(),U=i("p"),xt=u("Abubakar Abid \xE9 o CEO da "),na=i("a"),Ct=u("Gradio"),Ft=u(". Ele recebeu seu bacharelado em Engenharia El\xE9trica e Ci\xEAncia da Computa\xE7\xE3o do MIT em 2015 e seu PhD em Aprendizado de M\xE1quina Aplicado de Stanford em 2021. Em seu papel como CEO da Gradio, Abubakar trabalha para tornar os modelos de aprendizado de m\xE1quina mais f\xE1ceis de demonstrar, debugar, e implantar."),Wo=n(),V=i("p"),Ha=i("strong"),Ot=u("Mathieu Desv\xE9:"),Ht=n(),Ua=i("em"),Ut=u("AWS ML Vision: Making Machine Learning Accessible to all Customers"),Jo=n(),Ve=i("div"),p(We.$$.fragment),Bo=n(),Je=i("p"),Be=i("img"),Ko=n(),ma=i("p"),Vt=u("Entusiasta da tecnologia, maker nas horas vagas. Gosto de desafios e resolu\xE7\xE3o de problemas de clientes e usu\xE1rios, e trabalho com pessoas talentosas para aprender todos os dias. Desde 2004, atuo em v\xE1rias posi\xE7\xF5es alternando entre frontend, backend, infraestrutura, opera\xE7\xF5es e gerenciamentos. Tente resolver problemas t\xE9cnicos e gerenciais comuns de maneira \xE1gil."),Yo=n(),W=i("p"),Va=i("strong"),Wt=u("Philipp Schmid:"),Jt=n(),Wa=i("em"),Bt=u("Managed Training with Amazon SageMaker and \u{1F917} Transformers"),Qo=n(),Ke=i("div"),p(Ye.$$.fragment),Xo=n(),da=i("p"),Kt=u("Philipp Schmid \xE9 Machine Learning Engineer and Tech Lead no Hugging Face, onde lidera a colabora\xE7\xE3o com a equipe do Amazon SageMaker. Ele \xE9 apaixonado por democratizar e produzir modelos de PNL de ponta e melhorar a facilidade de uso do Deep Learning."),this.h()},l(e){const r=js('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);$=s(r,"META",{name:!0,content:!0}),r.forEach(a),Ja=m(e),w=s(e,"H1",{class:!0});var er=l(w);M=s(er,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var li=l(M);ua=s(li,"SPAN",{});var ni=l(ua);c(B.$$.fragment,ni),ni.forEach(a),li.forEach(a),wr=m(er),fa=s(er,"SPAN",{});var mi=l(fa);Ar=f(mi,"Evento de lan\xE7amento da Parte 2"),mi.forEach(a),er.forEach(a),Ba=m(e),Qe=s(e,"P",{});var di=l(Qe);yr=f(di,"Para o lan\xE7amento da parte 2 do curso, organizamos um evento ao vivo com dois dias de palestras antes de um sprint de ajuste. Se voc\xEA perdeu, pode acompanhar as palestras que est\xE3o listadas abaixo!"),di.forEach(a),Ka=m(e),A=s(e,"H2",{class:!0});var ar=l(A);S=s(ar,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ui=l(S);pa=s(ui,"SPAN",{});var fi=l(pa);c(K.$$.fragment,fi),fi.forEach(a),ui.forEach(a),Pr=m(ar),ca=s(ar,"SPAN",{});var pi=l(ca);Mr=f(pi,"Dia 1: Uma vis\xE3o de alto n\xEDvel dos Transformers e como trein\xE1-los"),pi.forEach(a),ar.forEach(a),Ya=m(e),T=s(e,"P",{});var or=l(T);va=s(or,"STRONG",{});var ci=l(va);Sr=f(ci,"Thomas Wolf:"),ci.forEach(a),Tr=m(or),ga=s(or,"EM",{});var vi=l(ga);kr=f(vi,"Transfer Learning and the birth of the Transformers library"),vi.forEach(a),or.forEach(a),Qa=m(e),Y=s(e,"DIV",{class:!0});var gi=l(Y);c(Q.$$.fragment,gi),gi.forEach(a),Xa=m(e),X=s(e,"P",{align:!0});var hi=l(X);Z=s(hi,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),hi.forEach(a),Za=m(e),_=s(e,"P",{});var J=l(_);Ir=f(J,"Thomas Wolf \xE9 cofundador e Chief Science Officer da Hugging Face. As ferramentas criadas por Thomas Wolf e a equipe Hugging Face s\xE3o usadas em mais de 5.000 organiza\xE7\xF5es de pesquisa, incluindo Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Allen Institute for Artificial Intelligence e na maioria dos departamentos universit\xE1rios. Thomas Wolf \xE9 o iniciador e presidente s\xEAnior da maior colabora\xE7\xE3o de pesquisa que j\xE1 existiu em Intelig\xEAncia Artificial: "),ee=s(J,"A",{href:!0,rel:!0});var Ei=l(ee);Lr=f(Ei,"\u201CBigScience\u201D"),Ei.forEach(a),qr=f(J,", bem como um conjunto de "),ae=s(J,"A",{href:!0,rel:!0});var bi=l(ae);Gr=f(bi,"bibliotecas e ferramentas amplamente utilizadas "),bi.forEach(a),zr=f(J,". Thomas Wolf tamb\xE9m \xE9 um educador prol\xEDfico, um l\xEDder de pensamento no campo de Intelig\xEAncia Artificial e Processamento de Linguagem Natural e um orador convidado regular para confer\xEAncias em todo o mundo "),oe=s(J,"A",{href:!0,rel:!0});var _i=l(oe);Nr=f(_i,"https://thomwolf.io"),_i.forEach(a),Dr=f(J,"."),J.forEach(a),eo=m(e),k=s(e,"P",{});var rr=l(k);ha=s(rr,"STRONG",{});var $i=l(ha);Rr=f($i,"Jay Alammar:"),$i.forEach(a),jr=m(rr),Ea=s(rr,"EM",{});var wi=l(Ea);xr=f(wi,"A gentle visual intro to Transformers models"),wi.forEach(a),rr.forEach(a),ao=m(e),re=s(e,"DIV",{class:!0});var Ai=l(re);c(te.$$.fragment,Ai),Ai.forEach(a),oo=m(e),ie=s(e,"P",{align:!0});var yi=l(ie);se=s(yi,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),yi.forEach(a),ro=m(e),Xe=s(e,"P",{});var Pi=l(Xe);Cr=f(Pi,"Por meio de seu popular blog de ML, Jay ajudou milh\xF5es de pesquisadores e engenheiros a entender visualmente ferramentas e conceitos de aprendizado de m\xE1quina desde o b\xE1sico (terminando em NumPy, Pandas docs) at\xE9 o de ponta (Transformers, BERT, GPT-3)."),Pi.forEach(a),to=m(e),I=s(e,"P",{});var tr=l(I);ba=s(tr,"STRONG",{});var Mi=l(ba);Fr=f(Mi,"Margaret Mitchell:"),Mi.forEach(a),Or=m(tr),_a=s(tr,"EM",{});var Si=l(_a);Hr=f(Si,"On Values in ML Development"),Si.forEach(a),tr.forEach(a),io=m(e),le=s(e,"DIV",{class:!0});var Ti=l(le);c(ne.$$.fragment,Ti),Ti.forEach(a),so=m(e),me=s(e,"P",{align:!0});var ki=l(me);de=s(ki,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),ki.forEach(a),lo=m(e),Ze=s(e,"P",{});var Ii=l(Ze);Ur=f(Ii,"Margaret Mitchell \xE9 uma pesquisadora que trabalha em IA \xE9tica, atualmente focada nos meandros do desenvolvimento de IA informada pela \xE9tica em tecnologia. Ela publicou mais de 50 artigos sobre gera\xE7\xE3o de linguagem natural, tecnologia assistiva, vis\xE3o computacional e \xE9tica em IA, e possui v\xE1rias patentes nas \xE1reas de gera\xE7\xE3o de conversas e classifica\xE7\xE3o de sentimentos. Ela trabalhou anteriormente no Google AI como Staff Research Scientist, onde fundou e co-liderou o grupo Ethical AI do Google, focado na pesquisa b\xE1sica de \xE9tica em IA e na operacionaliza\xE7\xE3o da \xE9tica de IA internamente no Google. Antes de ingressar no Google, ela foi pesquisadora da Microsoft Research, focada na gera\xE7\xE3o de vis\xE3o computacional para linguagem; e fez p\xF3s-doutorado na Johns Hopkins, com foco em modelagem bayesiana e extra\xE7\xE3o de informa\xE7\xF5es. Ela possui doutorado em Ci\xEAncia da Computa\xE7\xE3o pela Universidade de Aberdeen e mestrado em lingu\xEDstica computacional pela Universidade de Washington. Enquanto se formava, ela tamb\xE9m trabalhou de 2005 a 2012 em aprendizado de m\xE1quina, dist\xFArbios neurol\xF3gicos e tecnologia assistiva na Oregon Health and Science University. Ela liderou uma s\xE9rie de workshops e iniciativas nas interse\xE7\xF5es de diversidade, inclus\xE3o, ci\xEAncia da computa\xE7\xE3o e \xE9tica. Seu trabalho recebeu pr\xEAmios do Secret\xE1rio de Defesa Ash Carter e da Funda\xE7\xE3o Americana para Cegos e foi implementado por v\xE1rias empresas de tecnologia. Ela gosta de jardinagem, c\xE3es e gatos."),Ii.forEach(a),no=m(e),L=s(e,"P",{});var ir=l(L);$a=s(ir,"STRONG",{});var Li=l($a);Vr=f(Li,"Matthew Watson and Chen Qian:"),Li.forEach(a),Wr=m(ir),wa=s(ir,"EM",{});var qi=l(wa);Jr=f(qi,"NLP workflows with Keras"),qi.forEach(a),ir.forEach(a),mo=m(e),ue=s(e,"DIV",{class:!0});var Gi=l(ue);c(fe.$$.fragment,Gi),Gi.forEach(a),uo=m(e),pe=s(e,"P",{align:!0});var zi=l(pe);ce=s(zi,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),zi.forEach(a),fo=m(e),ea=s(e,"P",{});var Ni=l(ea);Br=f(Ni,"Matthew Watson \xE9 engenheiro de aprendizado de m\xE1quina na equipe Keras, com foco em APIs de modelagem de alto n\xEDvel. Ele estudou Computa\xE7\xE3o Gr\xE1fica durante a gradua\xE7\xE3o e mestrado na Universidade de Stanford. Um quase graduado em ingl\xEAs que se voltou para a ci\xEAncia da computa\xE7\xE3o, ele \xE9 apaixonado por trabalhar em v\xE1rias disciplinas e tornar a PNL acess\xEDvel a um p\xFAblico mais amplo."),Ni.forEach(a),po=m(e),aa=s(e,"P",{});var Di=l(aa);Kr=f(Di,"Chen Qian \xE9 engenheiro de software da equipe Keras, com foco em APIs de modelagem de alto n\xEDvel. Chen obteve um mestrado em Engenharia El\xE9trica pela Universidade de Stanford e est\xE1 especialmente interessado em simplificar as implementa\xE7\xF5es de c\xF3digo de tarefas de ML e ML em larga escala."),Di.forEach(a),co=m(e),q=s(e,"P",{});var sr=l(q);Aa=s(sr,"STRONG",{});var Ri=l(Aa);Yr=f(Ri,"Mark Saroufim:"),Ri.forEach(a),Qr=m(sr),ya=s(sr,"EM",{});var ji=l(ya);Xr=f(ji,"How to Train a Model with Pytorch"),ji.forEach(a),sr.forEach(a),vo=m(e),ve=s(e,"DIV",{class:!0});var xi=l(ve);c(ge.$$.fragment,xi),xi.forEach(a),go=m(e),he=s(e,"P",{align:!0});var Ci=l(he);Ee=s(Ci,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),Ci.forEach(a),ho=m(e),G=s(e,"P",{});var lr=l(G);Zr=f(lr,"Mark Saroufim \xE9 um engenheiro parceiro do Pytorch trabalhando em ferramentas de produ\xE7\xE3o OSS, incluindo TorchServe e Pytorch Enterprise. Em suas vidas passadas, Mark foi Cientista Aplicado e Gerente de Produto na Graphcore, "),be=s(lr,"A",{href:!0,rel:!0});var Fi=l(be);et=f(Fi,"yuri.ai"),Fi.forEach(a),at=f(lr,", Microsoft e JPL da NASA. Sua principal paix\xE3o \xE9 tornar a programa\xE7\xE3o mais divertida."),lr.forEach(a),Eo=m(e),z=s(e,"P",{});var nr=l(z);Pa=s(nr,"STRONG",{});var Oi=l(Pa);ot=f(Oi,"Jakob Uszkoreit:"),Oi.forEach(a),rt=m(nr),_e=s(nr,"EM",{});var mr=l(_e);tt=f(mr,"It Ain\u2019t Broke So "),Ma=s(mr,"DEL",{});var Hi=l(Ma);it=f(Hi,"Don\u2019t Fix"),Hi.forEach(a),st=f(mr," Let\u2019s Break It"),mr.forEach(a),nr.forEach(a),bo=m(e),$e=s(e,"DIV",{class:!0});var Ui=l($e);c(we.$$.fragment,Ui),Ui.forEach(a),_o=m(e),Ae=s(e,"P",{align:!0});var Vi=l(Ae);ye=s(Vi,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),Vi.forEach(a),$o=m(e),oa=s(e,"P",{});var Wi=l(oa);lt=f(Wi,"Jakob Uszkoreit \xE9 o cofundador da Inceptive. A Inceptive projeta mol\xE9culas de RNA para vacinas e terapias usando aprendizado profundo em larga escala em um circuito fechado com experimentos de alto rendimento com o objetivo de tornar os medicamentos baseados em RNA mais acess\xEDveis, mais eficazes e mais amplamente aplic\xE1veis. Anteriormente, Jakob trabalhou no Google por mais de uma d\xE9cada, liderando equipes de pesquisa e desenvolvimento no Google Brain, Research and Search trabalhando em fundamentos de aprendizado profundo, vis\xE3o computacional, compreens\xE3o de idiomas e tradu\xE7\xE3o autom\xE1tica."),Wi.forEach(a),wo=m(e),y=s(e,"H2",{class:!0});var dr=l(y);N=s(dr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ji=l(N);Sa=s(Ji,"SPAN",{});var Bi=l(Sa);c(Pe.$$.fragment,Bi),Bi.forEach(a),Ji.forEach(a),nt=m(dr),Ta=s(dr,"SPAN",{});var Ki=l(Ta);mt=f(Ki,"Dia 2: As ferramentas a serem usadas"),Ki.forEach(a),dr.forEach(a),Ao=m(e),D=s(e,"P",{});var ur=l(D);ka=s(ur,"STRONG",{});var Yi=l(ka);dt=f(Yi,"Lewis Tunstall:"),Yi.forEach(a),ut=m(ur),Ia=s(ur,"EM",{});var Qi=l(Ia);ft=f(Qi,"Simple Training with the \u{1F917} Transformers Trainer"),Qi.forEach(a),ur.forEach(a),yo=m(e),Me=s(e,"DIV",{class:!0});var Xi=l(Me);c(Se.$$.fragment,Xi),Xi.forEach(a),Po=m(e),R=s(e,"P",{});var fr=l(R);pt=f(fr,"Lewis \xE9 machine learning engineer no Hugging Face, focado em desenvolver ferramentas de c\xF3digo aberto e torn\xE1-las acess\xEDveis para a comunidade em geral. Ele tamb\xE9m \xE9 coautor do livro de O\u2019Reilly "),Te=s(fr,"A",{href:!0,rel:!0});var Zi=l(Te);ct=f(Zi,"Natural Language Processing with Transformers"),Zi.forEach(a),vt=f(fr,". Voc\xEA pode segui-lo no Twitter (@_lewtun) para dicas e truques de PNL!"),fr.forEach(a),Mo=m(e),j=s(e,"P",{});var pr=l(j);La=s(pr,"STRONG",{});var es=l(La);gt=f(es,"Matthew Carrigan:"),es.forEach(a),ht=m(pr),qa=s(pr,"EM",{});var as=l(qa);Et=f(as,"New TensorFlow Features for \u{1F917} Transformers and \u{1F917} Datasets"),as.forEach(a),pr.forEach(a),So=m(e),ke=s(e,"DIV",{class:!0});var os=l(ke);c(Ie.$$.fragment,os),os.forEach(a),To=m(e),ra=s(e,"P",{});var rs=l(ra);bt=f(rs,"Matt \xE9 respons\xE1vel pela manuten\xE7\xE3o do TensorFlow em Transformers e, eventualmente, liderar\xE1 um golpe contra a fac\xE7\xE3o PyTorch, que provavelmente ser\xE1 coordenada por meio de sua conta no Twitter @carrigmat."),rs.forEach(a),ko=m(e),x=s(e,"P",{});var cr=l(x);Ga=s(cr,"STRONG",{});var ts=l(Ga);_t=f(ts,"Lysandre Debut:"),ts.forEach(a),$t=m(cr),za=s(cr,"EM",{});var is=l(za);wt=f(is,"The Hugging Face Hub as a means to collaborate on and share Machine Learning projects"),is.forEach(a),cr.forEach(a),Io=m(e),Le=s(e,"DIV",{class:!0});var ss=l(Le);c(qe.$$.fragment,ss),ss.forEach(a),Lo=m(e),Ge=s(e,"P",{align:!0});var ls=l(Ge);ze=s(ls,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),ls.forEach(a),qo=m(e),ta=s(e,"P",{});var ns=l(ta);At=f(ns,"Lysandre \xE9 machine learning engineer no Hugging Face, onde est\xE1 envolvido em muitos projetos de c\xF3digo aberto. Seu objetivo \xE9 tornar o Machine Learning acess\xEDvel a todos, desenvolvendo ferramentas poderosas com uma API muito simples."),ns.forEach(a),Go=m(e),C=s(e,"P",{});var vr=l(C);Na=s(vr,"STRONG",{});var ms=l(Na);yt=f(ms,"Lucile Saulnier:"),ms.forEach(a),Pt=m(vr),Da=s(vr,"EM",{});var ds=l(Da);Mt=f(ds,"Get your own tokenizer with \u{1F917} Transformers & \u{1F917} Tokenizers"),ds.forEach(a),vr.forEach(a),zo=m(e),Ne=s(e,"DIV",{class:!0});var us=l(Ne);c(De.$$.fragment,us),us.forEach(a),No=m(e),ia=s(e,"P",{});var fs=l(ia);St=f(fs,"Lucile \xE9 engenheira de aprendizado de m\xE1quina na Hugging Face, desenvolvendo e dando suporte ao uso de ferramentas de c\xF3digo aberto. Ela tamb\xE9m est\xE1 ativamente envolvida em muitos projetos de pesquisa na \xE1rea de Processamento de Linguagem Natural, como treinamento colaborativo e BigScience."),fs.forEach(a),Do=m(e),F=s(e,"P",{});var gr=l(F);Ra=s(gr,"STRONG",{});var ps=l(Ra);Tt=f(ps,"Sylvain Gugger:"),ps.forEach(a),kt=m(gr),ja=s(gr,"EM",{});var cs=l(ja);It=f(cs,"Supercharge your PyTorch training loop with \u{1F917} Accelerate"),cs.forEach(a),gr.forEach(a),Ro=m(e),Re=s(e,"DIV",{class:!0});var vs=l(Re);c(je.$$.fragment,vs),vs.forEach(a),jo=m(e),sa=s(e,"P",{});var gs=l(sa);Lt=f(gs,"Sylvain \xE9 um Research Engineer no Hugging Face e um dos principais mantenedores do \u{1F917} Transformers e o desenvolvedor por tr\xE1s do \u{1F917} Accelerate. Ele gosta de tornar o treinamento de modelo mais acess\xEDvel."),gs.forEach(a),xo=m(e),O=s(e,"P",{});var hr=l(O);xa=s(hr,"STRONG",{});var hs=l(xa);qt=f(hs,"Merve Noyan:"),hs.forEach(a),Gt=m(hr),Ca=s(hr,"EM",{});var Es=l(Ca);zt=f(Es,"Showcase your model demos with \u{1F917} Spaces"),Es.forEach(a),hr.forEach(a),Co=m(e),xe=s(e,"DIV",{class:!0});var bs=l(xe);c(Ce.$$.fragment,bs),bs.forEach(a),Fo=m(e),la=s(e,"P",{});var _s=l(la);Nt=f(_s,"Merve \xE9 um desenvolvedor defensor da Hugging Face, trabalhando no desenvolvimento de ferramentas e na cria\xE7\xE3o de conte\xFAdo em torno delas para democratizar o aprendizado de m\xE1quina para todos."),_s.forEach(a),Oo=m(e),H=s(e,"P",{});var Er=l(H);Fa=s(Er,"STRONG",{});var $s=l(Fa);Dt=f($s,"Abubakar Abid:"),$s.forEach(a),Rt=m(Er),Oa=s(Er,"EM",{});var ws=l(Oa);jt=f(ws,"Building Machine Learning Applications Fast"),ws.forEach(a),Er.forEach(a),Ho=m(e),Fe=s(e,"DIV",{class:!0});var As=l(Fe);c(Oe.$$.fragment,As),As.forEach(a),Uo=m(e),He=s(e,"P",{align:!0});var ys=l(He);Ue=s(ys,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),ys.forEach(a),Vo=m(e),U=s(e,"P",{});var br=l(U);xt=f(br,"Abubakar Abid \xE9 o CEO da "),na=s(br,"A",{href:!0});var Ps=l(na);Ct=f(Ps,"Gradio"),Ps.forEach(a),Ft=f(br,". Ele recebeu seu bacharelado em Engenharia El\xE9trica e Ci\xEAncia da Computa\xE7\xE3o do MIT em 2015 e seu PhD em Aprendizado de M\xE1quina Aplicado de Stanford em 2021. Em seu papel como CEO da Gradio, Abubakar trabalha para tornar os modelos de aprendizado de m\xE1quina mais f\xE1ceis de demonstrar, debugar, e implantar."),br.forEach(a),Wo=m(e),V=s(e,"P",{});var _r=l(V);Ha=s(_r,"STRONG",{});var Ms=l(Ha);Ot=f(Ms,"Mathieu Desv\xE9:"),Ms.forEach(a),Ht=m(_r),Ua=s(_r,"EM",{});var Ss=l(Ua);Ut=f(Ss,"AWS ML Vision: Making Machine Learning Accessible to all Customers"),Ss.forEach(a),_r.forEach(a),Jo=m(e),Ve=s(e,"DIV",{class:!0});var Ts=l(Ve);c(We.$$.fragment,Ts),Ts.forEach(a),Bo=m(e),Je=s(e,"P",{align:!0});var ks=l(Je);Be=s(ks,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),ks.forEach(a),Ko=m(e),ma=s(e,"P",{});var Is=l(ma);Vt=f(Is,"Entusiasta da tecnologia, maker nas horas vagas. Gosto de desafios e resolu\xE7\xE3o de problemas de clientes e usu\xE1rios, e trabalho com pessoas talentosas para aprender todos os dias. Desde 2004, atuo em v\xE1rias posi\xE7\xF5es alternando entre frontend, backend, infraestrutura, opera\xE7\xF5es e gerenciamentos. Tente resolver problemas t\xE9cnicos e gerenciais comuns de maneira \xE1gil."),Is.forEach(a),Yo=m(e),W=s(e,"P",{});var $r=l(W);Va=s($r,"STRONG",{});var Ls=l(Va);Wt=f(Ls,"Philipp Schmid:"),Ls.forEach(a),Jt=m($r),Wa=s($r,"EM",{});var qs=l(Wa);Bt=f(qs,"Managed Training with Amazon SageMaker and \u{1F917} Transformers"),qs.forEach(a),$r.forEach(a),Qo=m(e),Ke=s(e,"DIV",{class:!0});var Gs=l(Ke);c(Ye.$$.fragment,Gs),Gs.forEach(a),Xo=m(e),da=s(e,"P",{});var zs=l(da);Kt=f(zs,"Philipp Schmid \xE9 Machine Learning Engineer and Tech Lead no Hugging Face, onde lidera a colabora\xE7\xE3o com a equipe do Amazon SageMaker. Ele \xE9 apaixonado por democratizar e produzir modelos de PNL de ponta e melhorar a facilidade de uso do Deep Learning."),zs.forEach(a),this.h()},h(){d($,"name","hf:doc:metadata"),d($,"content",JSON.stringify(Os)),d(M,"id","evento-de-lanamento-da-parte-2"),d(M,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),d(M,"href","#evento-de-lanamento-da-parte-2"),d(w,"class","relative group"),d(S,"id","dia-1-uma-viso-de-alto-nvel-dos-transformers-e-como-treinlos"),d(S,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),d(S,"href","#dia-1-uma-viso-de-alto-nvel-dos-transformers-e-como-treinlos"),d(A,"class","relative group"),d(Y,"class","flex justify-center"),P(Z.src,Xt="https://i.imgur.com/9eq8oUi.png")||d(Z,"src",Xt),d(Z,"alt","A visual summary of Thom's talk"),d(Z,"width","80%"),d(X,"align","center"),d(ee,"href","https://bigscience.huggingface.co"),d(ee,"rel","nofollow"),d(ae,"href","https://github.com/huggingface/"),d(ae,"rel","nofollow"),d(oe,"href","https://thomwolf.io"),d(oe,"rel","nofollow"),d(re,"class","flex justify-center"),P(se.src,Zt="https://i.imgur.com/rOZAuE9.png")||d(se,"src",Zt),d(se,"alt","A visual summary of Jay's talk"),d(se,"width","80%"),d(ie,"align","center"),d(le,"class","flex justify-center"),P(de.src,ei="https://i.imgur.com/NuIsnY3.png")||d(de,"src",ei),d(de,"alt","A visual summary of Margaret's talk"),d(de,"width","80%"),d(me,"align","center"),d(ue,"class","flex justify-center"),P(ce.src,ai="https://i.imgur.com/1vD2az8.png")||d(ce,"src",ai),d(ce,"alt","A visual summary of Matt and Chen's talk"),d(ce,"width","80%"),d(pe,"align","center"),d(ve,"class","flex justify-center"),P(Ee.src,oi="https://i.imgur.com/TPmlkm8.png")||d(Ee,"src",oi),d(Ee,"alt","A visual summary of Mark's talk"),d(Ee,"width","80%"),d(he,"align","center"),d(be,"href","http://yuri.ai/"),d(be,"rel","nofollow"),d($e,"class","flex justify-center"),P(ye.src,ri="https://i.imgur.com/5dWQeNB.png")||d(ye,"src",ri),d(ye,"alt","A visual summary of Jakob's talk"),d(ye,"width","80%"),d(Ae,"align","center"),d(N,"id","dia-2-as-ferramentas-a-serem-usadas"),d(N,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),d(N,"href","#dia-2-as-ferramentas-a-serem-usadas"),d(y,"class","relative group"),d(Me,"class","flex justify-center"),d(Te,"href","https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/"),d(Te,"rel","nofollow"),d(ke,"class","flex justify-center"),d(Le,"class","flex justify-center"),P(ze.src,ti="https://i.imgur.com/TarIPCz.png")||d(ze,"src",ti),d(ze,"alt","A visual summary of Lysandre's talk"),d(ze,"width","80%"),d(Ge,"align","center"),d(Ne,"class","flex justify-center"),d(Re,"class","flex justify-center"),d(xe,"class","flex justify-center"),d(Fe,"class","flex justify-center"),P(Ue.src,ii="https://i.imgur.com/qWIFeiF.png")||d(Ue,"src",ii),d(Ue,"alt","A visual summary of Abubakar's talk"),d(Ue,"width","80%"),d(He,"align","center"),d(na,"href","www.gradio.app"),d(Ve,"class","flex justify-center"),P(Be.src,si="https://i.imgur.com/oLdZTKy.png")||d(Be,"src",si),d(Be,"alt","A visual summary of Mathieu's talk"),d(Be,"width","80%"),d(Je,"align","center"),d(Ke,"class","flex justify-center")},m(e,r){o(document.head,$),t(e,Ja,r),t(e,w,r),o(w,M),o(M,ua),v(B,ua,null),o(w,wr),o(w,fa),o(fa,Ar),t(e,Ba,r),t(e,Qe,r),o(Qe,yr),t(e,Ka,r),t(e,A,r),o(A,S),o(S,pa),v(K,pa,null),o(A,Pr),o(A,ca),o(ca,Mr),t(e,Ya,r),t(e,T,r),o(T,va),o(va,Sr),o(T,Tr),o(T,ga),o(ga,kr),t(e,Qa,r),t(e,Y,r),v(Q,Y,null),t(e,Xa,r),t(e,X,r),o(X,Z),t(e,Za,r),t(e,_,r),o(_,Ir),o(_,ee),o(ee,Lr),o(_,qr),o(_,ae),o(ae,Gr),o(_,zr),o(_,oe),o(oe,Nr),o(_,Dr),t(e,eo,r),t(e,k,r),o(k,ha),o(ha,Rr),o(k,jr),o(k,Ea),o(Ea,xr),t(e,ao,r),t(e,re,r),v(te,re,null),t(e,oo,r),t(e,ie,r),o(ie,se),t(e,ro,r),t(e,Xe,r),o(Xe,Cr),t(e,to,r),t(e,I,r),o(I,ba),o(ba,Fr),o(I,Or),o(I,_a),o(_a,Hr),t(e,io,r),t(e,le,r),v(ne,le,null),t(e,so,r),t(e,me,r),o(me,de),t(e,lo,r),t(e,Ze,r),o(Ze,Ur),t(e,no,r),t(e,L,r),o(L,$a),o($a,Vr),o(L,Wr),o(L,wa),o(wa,Jr),t(e,mo,r),t(e,ue,r),v(fe,ue,null),t(e,uo,r),t(e,pe,r),o(pe,ce),t(e,fo,r),t(e,ea,r),o(ea,Br),t(e,po,r),t(e,aa,r),o(aa,Kr),t(e,co,r),t(e,q,r),o(q,Aa),o(Aa,Yr),o(q,Qr),o(q,ya),o(ya,Xr),t(e,vo,r),t(e,ve,r),v(ge,ve,null),t(e,go,r),t(e,he,r),o(he,Ee),t(e,ho,r),t(e,G,r),o(G,Zr),o(G,be),o(be,et),o(G,at),t(e,Eo,r),t(e,z,r),o(z,Pa),o(Pa,ot),o(z,rt),o(z,_e),o(_e,tt),o(_e,Ma),o(Ma,it),o(_e,st),t(e,bo,r),t(e,$e,r),v(we,$e,null),t(e,_o,r),t(e,Ae,r),o(Ae,ye),t(e,$o,r),t(e,oa,r),o(oa,lt),t(e,wo,r),t(e,y,r),o(y,N),o(N,Sa),v(Pe,Sa,null),o(y,nt),o(y,Ta),o(Ta,mt),t(e,Ao,r),t(e,D,r),o(D,ka),o(ka,dt),o(D,ut),o(D,Ia),o(Ia,ft),t(e,yo,r),t(e,Me,r),v(Se,Me,null),t(e,Po,r),t(e,R,r),o(R,pt),o(R,Te),o(Te,ct),o(R,vt),t(e,Mo,r),t(e,j,r),o(j,La),o(La,gt),o(j,ht),o(j,qa),o(qa,Et),t(e,So,r),t(e,ke,r),v(Ie,ke,null),t(e,To,r),t(e,ra,r),o(ra,bt),t(e,ko,r),t(e,x,r),o(x,Ga),o(Ga,_t),o(x,$t),o(x,za),o(za,wt),t(e,Io,r),t(e,Le,r),v(qe,Le,null),t(e,Lo,r),t(e,Ge,r),o(Ge,ze),t(e,qo,r),t(e,ta,r),o(ta,At),t(e,Go,r),t(e,C,r),o(C,Na),o(Na,yt),o(C,Pt),o(C,Da),o(Da,Mt),t(e,zo,r),t(e,Ne,r),v(De,Ne,null),t(e,No,r),t(e,ia,r),o(ia,St),t(e,Do,r),t(e,F,r),o(F,Ra),o(Ra,Tt),o(F,kt),o(F,ja),o(ja,It),t(e,Ro,r),t(e,Re,r),v(je,Re,null),t(e,jo,r),t(e,sa,r),o(sa,Lt),t(e,xo,r),t(e,O,r),o(O,xa),o(xa,qt),o(O,Gt),o(O,Ca),o(Ca,zt),t(e,Co,r),t(e,xe,r),v(Ce,xe,null),t(e,Fo,r),t(e,la,r),o(la,Nt),t(e,Oo,r),t(e,H,r),o(H,Fa),o(Fa,Dt),o(H,Rt),o(H,Oa),o(Oa,jt),t(e,Ho,r),t(e,Fe,r),v(Oe,Fe,null),t(e,Uo,r),t(e,He,r),o(He,Ue),t(e,Vo,r),t(e,U,r),o(U,xt),o(U,na),o(na,Ct),o(U,Ft),t(e,Wo,r),t(e,V,r),o(V,Ha),o(Ha,Ot),o(V,Ht),o(V,Ua),o(Ua,Ut),t(e,Jo,r),t(e,Ve,r),v(We,Ve,null),t(e,Bo,r),t(e,Je,r),o(Je,Be),t(e,Ko,r),t(e,ma,r),o(ma,Vt),t(e,Yo,r),t(e,W,r),o(W,Va),o(Va,Wt),o(W,Jt),o(W,Wa),o(Wa,Bt),t(e,Qo,r),t(e,Ke,r),v(Ye,Ke,null),t(e,Xo,r),t(e,da,r),o(da,Kt),Zo=!0},p:xs,i(e){Zo||(g(B.$$.fragment,e),g(K.$$.fragment,e),g(Q.$$.fragment,e),g(te.$$.fragment,e),g(ne.$$.fragment,e),g(fe.$$.fragment,e),g(ge.$$.fragment,e),g(we.$$.fragment,e),g(Pe.$$.fragment,e),g(Se.$$.fragment,e),g(Ie.$$.fragment,e),g(qe.$$.fragment,e),g(De.$$.fragment,e),g(je.$$.fragment,e),g(Ce.$$.fragment,e),g(Oe.$$.fragment,e),g(We.$$.fragment,e),g(Ye.$$.fragment,e),Zo=!0)},o(e){h(B.$$.fragment,e),h(K.$$.fragment,e),h(Q.$$.fragment,e),h(te.$$.fragment,e),h(ne.$$.fragment,e),h(fe.$$.fragment,e),h(ge.$$.fragment,e),h(we.$$.fragment,e),h(Pe.$$.fragment,e),h(Se.$$.fragment,e),h(Ie.$$.fragment,e),h(qe.$$.fragment,e),h(De.$$.fragment,e),h(je.$$.fragment,e),h(Ce.$$.fragment,e),h(Oe.$$.fragment,e),h(We.$$.fragment,e),h(Ye.$$.fragment,e),Zo=!1},d(e){a($),e&&a(Ja),e&&a(w),E(B),e&&a(Ba),e&&a(Qe),e&&a(Ka),e&&a(A),E(K),e&&a(Ya),e&&a(T),e&&a(Qa),e&&a(Y),E(Q),e&&a(Xa),e&&a(X),e&&a(Za),e&&a(_),e&&a(eo),e&&a(k),e&&a(ao),e&&a(re),E(te),e&&a(oo),e&&a(ie),e&&a(ro),e&&a(Xe),e&&a(to),e&&a(I),e&&a(io),e&&a(le),E(ne),e&&a(so),e&&a(me),e&&a(lo),e&&a(Ze),e&&a(no),e&&a(L),e&&a(mo),e&&a(ue),E(fe),e&&a(uo),e&&a(pe),e&&a(fo),e&&a(ea),e&&a(po),e&&a(aa),e&&a(co),e&&a(q),e&&a(vo),e&&a(ve),E(ge),e&&a(go),e&&a(he),e&&a(ho),e&&a(G),e&&a(Eo),e&&a(z),e&&a(bo),e&&a($e),E(we),e&&a(_o),e&&a(Ae),e&&a($o),e&&a(oa),e&&a(wo),e&&a(y),E(Pe),e&&a(Ao),e&&a(D),e&&a(yo),e&&a(Me),E(Se),e&&a(Po),e&&a(R),e&&a(Mo),e&&a(j),e&&a(So),e&&a(ke),E(Ie),e&&a(To),e&&a(ra),e&&a(ko),e&&a(x),e&&a(Io),e&&a(Le),E(qe),e&&a(Lo),e&&a(Ge),e&&a(qo),e&&a(ta),e&&a(Go),e&&a(C),e&&a(zo),e&&a(Ne),E(De),e&&a(No),e&&a(ia),e&&a(Do),e&&a(F),e&&a(Ro),e&&a(Re),E(je),e&&a(jo),e&&a(sa),e&&a(xo),e&&a(O),e&&a(Co),e&&a(xe),E(Ce),e&&a(Fo),e&&a(la),e&&a(Oo),e&&a(H),e&&a(Ho),e&&a(Fe),E(Oe),e&&a(Uo),e&&a(He),e&&a(Vo),e&&a(U),e&&a(Wo),e&&a(V),e&&a(Jo),e&&a(Ve),E(We),e&&a(Bo),e&&a(Je),e&&a(Ko),e&&a(ma),e&&a(Yo),e&&a(W),e&&a(Qo),e&&a(Ke),E(Ye),e&&a(Xo),e&&a(da)}}}const Os={local:"evento-de-lanamento-da-parte-2",sections:[{local:"dia-1-uma-viso-de-alto-nvel-dos-transformers-e-como-treinlos",title:"Dia 1: Uma vis\xE3o de alto n\xEDvel dos Transformers e como trein\xE1-los"},{local:"dia-2-as-ferramentas-a-serem-usadas",title:"Dia 2: As ferramentas a serem usadas"}],title:"Evento de lan\xE7amento da Parte 2"};function Hs(Qt){return Cs(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Js extends Ns{constructor($){super();Ds(this,$,Hs,Fs,Rs,{})}}export{Js as default,Os as metadata};
