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Explore la nouvelle frontière de l'IA de la vision

Rejoins-nous le 27 septembre pour notre événement hybride gratuit, diffusé en direct depuis Google for Startups à Madrid.

Regarde : YOLO Vision 2023 sur YouTube Live.

YV23 rendu possible par

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Propulsée par Ultralytics, #YV23 est la seule conférence au monde qui se concentre sur le développement et les progrès de l'IA de vision open-source. Se déroulant à la fois en personne et en ligne, les chercheurs, les ingénieurs et les praticiens se réuniront pour la deuxième année consécutive afin de partager leurs connaissances, leurs innovations et leurs progrès. Rejoins les experts et les leaders le 27 septembre à Google for Startups à Madrid, en Espagne, pour repousser les limites de la nouvelle frontière de l'IA de vision.

Accueilli à

Google pour le logo des startups

1

jour

18

pourparlers

2000+

participants en ligne

150

participants en personne

Haut-parleurs

YOLO Logo VISION en blanc
10:00
Ouverture
10:10
PANEL : Faciliter l'IA visionnaire open-source

Bo Zhang, Meituan
Glenn Jocher, Ultralytics
Yonatan Geifman, Deci

Glenn Jocher de Ultralytics (YOLOv5 et YOLOv8), Yonatan Geifman de Deci (YOLO-NAS), et Bo Zhang de Meituan (YOLOv6) se réunissent dans ce panel pour explorer l'état de l'IA visionnaire open-source. Ce panel approfondira les défis et les priorités rencontrés lors de la mise en œuvre du modèle, fournissant des indications précieuses pour une adoption transparente de l'IA. En outre, les panélistes aborderont le déploiement sur les appareils périphériques, examineront le potentiel des modules de réidentification des objets, donneront des indications sur le déploiement des modèles, et plus encore. 

11:00
Mets à niveau n'importe quel appareil photo avec YOLOv8 sans code

Elaine Wu, Seeed

Il y a environ 1 milliard de caméras réseau déployées dans le monde. Les caméras intelligentes alimentées par une IA avancée peuvent se concentrer sur ce qui compte le plus et apporter la sécurité des espaces pour tout le monde, des conducteurs et des piétons aux détaillants et aux acheteurs. Nous t'expliquerons les performances globales des applications d'analyse vidéo et d'inférence sur NVIDIA Jetson et tu pourras mettre à niveau n'importe quelle caméra existante avec le modèle YOLOv8 sans aucune ligne de code.

11:15
YOLO Supercharged : Exploiter la puissance de l'IA et des autochtones

Dr. Bram Verhoef , Axelera AI

Rejoins-nous pour voir comment la plateforme Metis d'Axelera AI offre des performances et une convivialité à la pointe de l'industrie, juste à une fraction du coût et de la consommation d'énergie des solutions disponibles aujourd'hui. Découvre les résultats impressionnants de notre solution matérielle et logicielle, optimisant les modèles YOLO pour l'inférence sur les appareils périphériques.

11:30
Combler le fossé entre la recherche sur l'IA et l'avant-garde en temps réel

Amir Servi, Sony

L'IA transforme divers secteurs, produits de base et fonctionnalités fondamentales. Néanmoins, les réseaux neuronaux profonds consomment des ressources excessives en termes de mémoire, de puissance de calcul et d'énergie. Pour garantir l'adoption généralisée de l'IA, celle-ci doit fonctionner efficacement sur les appareils des utilisateurs finaux, en respectant des contraintes énergétiques et thermiques strictes. Des techniques telles que la quantification et la compression jouent un rôle central dans l'atténuation de ces défis.

Dans ce webinaire, Amir Servi, chef de produit chez Sony, te fera découvrir le Model Compression Toolkit de Sony pour quantifier et accélérer les modèles de deep learning afin de les déployer efficacement en périphérie. Tu apprendras comment faire de même pour ton propre modèle ! Ce que tu apprendras :

- Nos dernières recherches sur les techniques de quantification et leur mise en œuvre dans un produit pratique.

- Importance de la compression adaptée au matériel pour l'inférence en périphérie

- Comment les ingénieurs et les chercheurs peuvent-ils mettre en œuvre ces techniques grâce à Sony MCT ?

11:45
L'IA pour tous : Ultralytics HUB L'uniformisation des règles du jeu

Kalen Michael, Ultralytics

Ultralytics HUB abaisse les barrières pour entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, le rendant accessible aux particuliers comme aux entreprises, quelles que soient leurs compétences en matière de codage. Découvre comment cette plateforme s'apprête à révolutionner la façon dont nous abordons l'apprentissage automatique, en donnant à une nouvelle génération de passionnés de données les moyens de concrétiser leurs idées avec une facilité sans précédent.

Et ne manque pas notre grande annonce...

12:15
Show and Tell : Comment déployer YOLO vers (presque) n'importe quoi : plus simple et plus rapide !

Lakshantha Dissayanake, Seeed

Le déploiement de modèles de pointe sur des appareils embarqués, de l'Edge GPU de NVIDIA Jetson aux minuscules MCU, présente des défis et des limites. Nous verrons comment déployer ces modèles, y compris YOLOv8 dans l'approche rationalisée et la performance globale de l'Edge pour les applications d'analyse vidéo et d'inferencing sur NVIDIA Jetson.

12:40
KENYOTE : Exploring Ultralytics YOLO : Progrès de l'IA visuelle de pointe

Glenn Jocher, Ultralytics

Glenn poursuit sans relâche le développement de la meilleure Vision AI au monde. Pour lui, il ne s'agit pas seulement d'une prouesse technologique, mais d'une étape essentielle vers la réalisation du potentiel de l'AGI. Les fers de lance de cette quête incessante ne sont autres que YOLOv5, YOLOv8, et Ultralytics HUB .

Alors, qu'est-ce qui fait que Ultralytics YOLO est le meilleur au monde ?

13:20
Déjeuner
14:45
Vision Open-Source avec Transformers

Merve Noyan, Hugging Face

Les progrès récents dans le domaine de la vision par ordinateur ont été considérablement propulsés par l'introduction de l'architecture de transformateur et les abstractions conviviales pour préentraîner, affiner et inférer dans la bibliothèque 🤗 transformers. Cet exposé donne un aperçu des derniers modèles de vision basés sur les transformateurs, explore les utilitaires disponibles au sein de la bibliothèque 🤗 transformers, et offre un aperçu pratique de la philosophie qui la sous-tend.

15:00
Conférence principale : Saute la file d'attente ! Apprends à construire un système intelligent de gestion des files d'attente avec YOLOv8

Adrian Boguszewski, Intel OpenVINO

Fatigué des longues files d'attente aux caisses des magasins ? Notre système de gestion intelligente des files d'attente est la solution ! Rejoins-nous pour un tutoriel étape par étape sur la façon de créer un tel système en utilisant OpenVINO et YOLOv8. Nous te guiderons à travers le processus d'intégration de ces puissants outils open-source pour développer une solution de bout en bout qui peut être déployée dans les environnements de caisse des commerces de détail. Tu apprendras à optimiser l'application pour obtenir des performances exceptionnelles. Que tu sois un développeur expérimenté ou novice en matière d'IA, cette session te fournira des conseils pratiques et des bonnes pratiques pour construire des systèmes intelligents à l'aide de OpenVINO. À la fin de la présentation, tu auras les connaissances et les ressources nécessaires pour construire ta propre solution.

15:40
Défis éthiques de l'IA

Mónica Villas

À une époque définie par les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA), il est primordial de naviguer dans le paysage éthique de cette technologie. Dans cette session, Mónica démêlera l'écheveau complexe des dilemmes éthiques qui accompagnent le pouvoir de transformation de l'IA. Qu'il s'agisse d'aborder la question des préjugés et de l'équité ou d'explorer la transparence, la responsabilité et l'impact profond de l'IA sur la société, Monica apportera des éléments qui éclairent les considérations éthiques entourant l'IA.

Cette conférence est l'occasion pour toi d'acquérir une compréhension fondamentale des défis et des responsabilités éthiques associés à l'IA. Mónica te dotera de connaissances essentielles pour toute personne engagée dans le développement de l'IA, la prise de décision ou l'élaboration de politiques.

16:00
Accélérer la transformation du commerce de détail grâce à la puissance des modèles de fondation

José Benítez Genes, Intuitivo

Les modèles de fondation peuvent être exigeants en termes de calcul GPU et peuvent ne pas convenir aux applications en temps réel, en particulier si tu veux faire évoluer des millions de points d'achat autonomes. Mais nous tirons parti de la méthode appelée distillation des connaissances, qui consiste à mettre nos modèles de fondation au service de tâches complexes telles que les annotations et à transférer ces connaissances dans des modèles plus petits et plus rentables. Cela nous permet d'accélérer notre processus d'annotation jusqu'à 90 fois plus vite que l'étiquetage traditionnel humain.

16:30
Construire un pipeline d'apprentissage actif, en toute simplicité

Yono Mittlefehldt, DagsHub

Pssst. Tu veux entendre un secret ? Et si je te disais que l'apprentissage actif n'a pas besoin d'être difficile. Et s'il existait... un moyen facile ? Tu as de la chance. Cette conférence te montrera exactement comment mettre en place un pipeline d'apprentissage actif en utilisant le moteur de données de DagsHub. Et 90 % du pipeline peut être exécuté directement dans un bloc-notes Jupyter ou sur Google Colab ! À la fin de l'exposé, tu auras les informations nécessaires pour convertir ton projet existant en un projet qui utilise l'apprentissage actif pour améliorer efficacement et rapidement les métriques de tes modèles !

17:00
Construire avec Open Source et YOLOv8

Joseph Nelson, Roboflow

L'utilisation d'outils open source avec YOLOv8 peut t'aider à lancer rapidement ton prochain projet d'IA visionnaire. Il existe des référentiels d'images open source, des bibliothèques pour aider à automatiser l'étiquetage des données, des outils de suivi ou de comptage, et des serveurs pour déployer tes modèles. Apprends à les utiliser avec YOLOv8 pour créer ta prochaine application.

17:20
Intelligence humaine et machine pour une action climatique planétaire

Ramit Debnath et Seán Boyle, Unitmode

La course mondiale en cours pour des systèmes d'intelligence artificielle (IA) plus grands et meilleurs devrait avoir un impact sociétal et environnemental profond en modifiant les marchés du travail, en perturbant les modèles commerciaux et en permettant de nouvelles structures de gouvernance et de bien-être sociétal qui peuvent affecter le consensus mondial pour les voies d'action climatique. Cependant, les systèmes d'IA actuels sont formés sur des ensembles de données biaisés qui pourraient déstabiliser les agences politiques ayant un impact sur les décisions d'atténuation et d'adaptation au changement climatique et compromettre la stabilité sociale, ce qui pourrait conduire à des événements de basculement sociétal. Ainsi, la conception appropriée d'un système d'IA moins biaisé qui reflète à la fois les effets directs et indirects sur les sociétés et les défis planétaires est une question d'une importance capitale.

17:35
Déployer les modèles quantifiés de YOLOv8 sur les appareils périphériques

Shashi Chilappagari, DeGirum

La quantification des modèles d'apprentissage machine (ML) peut conduire à une diminution significative de la taille du modèle ainsi qu'à une réduction de la latence d'inférence en raison d'exigences moindres en matière de bande passante. Lorsqu'elle est déployée sur des options matérielles qui prennent en charge efficacement les calculs sur les nombres entiers, les gains de performance peuvent être encore plus spectaculaires. Cependant, la quantification peut parfois entraîner une dégradation inacceptable de la précision. Dans cet exposé, nous présentons une vue d'ensemble des méthodes permettant de quantifier efficacement les modèles YOLOv8 , ce qui en fait un excellent choix pour diverses applications d'intelligence artificielle en temps réel. Nous présentons également une classe de modèles YOLOv8 avec la fonction d'activation ReLU6 qui montrent d'excellents résultats de quantification post-entraînement sur une variété d'architectures de modèles et d'ensembles de données. Enfin, nous illustrons la façon dont les modèles quantifiés peuvent être déployés sur plusieurs options matérielles telles que les CPU, les TPU Edge et Orca (l'accélérateur AI HW de DeGirum) à l'aide d'API simples.

18:00
Supercharger Ultralytics avec Weights & Biases

Soumik Rakshit, Weights & Biases

Ultralytics est le foyer des modèles de vision par ordinateur de pointe pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation d'images et l'estimation de la pose. Weights & Biases est une plateforme MLOps pour développeurs qui, lorsqu'elle est intégrée à un flux de travail Ultralytics , nous permet de gérer facilement nos expériences, les points de contrôle des modèles et de visualiser les résultats de nos expériences d'une manière perspicace et intuitive. Au cours de cette session, nous explorerons la façon dont nous pouvons renforcer efficacement nos flux de travail de vision par ordinateur à l'aide de Ultralytics et Weights & Biases.

18:15
PatentPT : Construire une solution alimentée par LLM avec des agents de mémoire de niveau entreprise

Davit Buniatyan, Activeloop

Apprends comment nous avons créé PatentPT, une solution de modèle linguistique avancée qui améliore considérablement les capacités de recherche et d'interaction en matière de brevets. La présentation offre des aperçus pratiques sur le réglage fin et le déploiement de grands modèles de langage et sur l'exploitation d'agents de mémoire de niveau entreprise pour l'autocomplétion de brevets, la génération d'abrégés et de revendications, et l'exécution de fonctions de recherche de brevets avancées à l'aide du riche corpus de brevets. Nous t'expliquerons comment développer une solution similaire en utilisant Deep Lake d'Activeloop, la base de données pour l'IA, des modèles LLM open-source, le matériel HPU Habana Gaudi et les API d'inférence LLM d'Amazon Sagemaker.

Nous te guiderons à travers les plans architecturaux et toutes les étapes que nous avons suivies pour construire la solution - depuis l'entraînement de notre modèle LLM et son réglage fin, la création de fonctionnalités personnalisées et le déploiement d'API de recherche.

Que tu sois un praticien de l'IA à la recherche de guides pratiques pour peaufiner les LLM, un professionnel du droit intéressé par l'exploitation de l'IA pour la recherche de brevets, ou simplement curieux de l'avenir des solutions améliorées par l'IA, notre exposé donne un aperçu du processus et du potentiel de l'utilisation des LLM dans un domaine spécialisé. Rejoins-nous pour partager notre parcours de création d'apps personnalisées alimentées par des LLM et alimentées par Deep Lake, la base de données pour l'IA des entreprises, grandes et petites.

18:30
Série Comme pour l'Open Source : Ce que les investisseurs recherchent

Erica Brescia, Redpoint

Les entreprises open source sont construites différemment. Dans cet exposé, nous parlerons de ce que les investisseurs recherchent lorsqu'ils envisagent d'investir dans la série A. Spoiler : tu n'as peut-être pas besoin de revenus, mais tu as certainement besoin d'un élan ! Nous partagerons les meilleures mesures d'autres entreprises de logiciels libres pour t'aider à déterminer quand lever des fonds.

18:45
Fermeture

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