Ultralyticsが主催する#YV23は、オープンソースのVision AIの開発と進歩に焦点を当てた世界で唯一のカンファレンスです。対面とオンラインの両方で開催され、研究者、エンジニア、実務家が一堂に会し、知識、イノベーション、進歩を共有します。9月27日にスペインのマドリードにあるGoogle for Startupsで、専門家やリーダーと共に、Vision AIの新たなフロンティアを押し広げましょう。
1
日
18
トーク
2,000+
オンラインでの参加者
150
対面での参加者
Glenn Jocher
創業者 兼 CEO
グレンは、米国国家地理空間情報局(NGA)の反ニュートリノ分析を主導するためにUltralyticsを設立し、miniTimeCube実験と、Nature誌に掲載された世界初のGlobal Antineutrino Mapを発表しました。私たちを回避する深遠な素粒子物理学の謎をより深く理解した彼は、人類が私たち自身の心の限界を超え、いつの日か宇宙と宇宙における私たちの位置を真に理解するための最良の解決策として、汎用人工知能(AGI)にたどり着きました。今日、彼は将来のAGIへの構成要素として世界最高のVision AIを構築することに尽力しており、Ultralytics YOLOとUltralytics HUBがこの目標の先駆けとなっています。
基調講演:Ultralytics YOLOの探求:最先端のVision AIの進歩
パネル:オープンソースAIを簡単に
Adrian Boguszewski
ソフトウェアエバンジェリスト
Adrianは、8年前にグダニスク工科大学のコンピュータサイエンス分野を卒業しました。その後、コンピュータビジョンと深層学習のキャリアをスタートさせました。過去2年間、データサイエンティストとAndroid開発者のチームリーダーとして、Adrianは自宅にいながらプロの写真を(IDカードまたはパスポート用に)撮影できるアプリケーションを担当していました。彼はLandCover.aiデータセットの共同作成者であり、OpenCV Image Viewer Pluginの作成者であり、時折深層学習の講師も務めています。現在の役割は、OpenVINO Toolkitについて人々に教育することです。自由な時間には旅行をしています。また、金融、特に投資について彼と話すこともできます。
基調講演:行列をスキップ!YOLOv8でスマートキュー管理システムを構築する方法を学ぶ
Elaine Wu
エッジAIパートナーシップとマーケティング
Elaine氏は、2008年以来のIoTハードウェア企業であり、NVIDIA EmbeddedのエリートパートナーであるSeeedのEdge AIマーケティングおよびパートナーシップマネージャーです。Seeedでは、開発者、エコシステム、Seeedのハードウェアに関する専門知識と連携することで、最も信頼性の高いハードウェアプラットフォームを追求し、誰もがデジタルトランスフォーメーションの目標を達成し、次世代のAI製品を共同で創造できるよう尽力しています。彼女は@iamelainewuからツイートしています。
YOLOv8でどんなカメラもノーコードでアップグレード
Shashi Chilappagari
チーフアーキテクト兼共同創業者
Shashi Chilappagariは、エッジ向けの完全なAIソリューションを構築するファブレス半導体企業であるDeGirum Corp.の共同創業者兼チーフアーキテクトです。DeGirum以前は、Marvell Semiconductor Inc.でSSDアーキテクチャのディレクターを務めていました。Shashiは、インド工科大学マドラス校でB. TechおよびM. Techの学位を、アリゾナ大学ツーソン校で博士号を取得しています。
量子化されたYOLOv8モデルをエッジデバイスにデプロイ
Merve Noyan
デベロッパーアドボケイトエンジニア
Merve Noyanは、Hugging Faceの開発者アドボカシーのエンジニアで、オープンソースの機械学習に取り組んでいます。また、機械学習の研究者であり、Google Developer Expert(GDE)でもあります。
TransformerによるオープンソースのVision
Amir Servi
エッジ深層学習プロダクトマネージャー
Amirは、ソニーのエッジディープラーニングのプロダクトマネージャーです。Deci、Superwise、AnyVisionで15年以上の技術分野、開発者ツール、AIエコシステムでの豊富な経験を持つAmirは、コンピュータビジョンアプリケーションから、ニューラルネットワークの高速化、そしてエッジデバイスでのディープラーニングの展開の再構築に至るまで、開発者向けの最先端技術製品を提供する製品およびR&Dチームを率いることを専門としています。
AI研究とリアルタイムエッジ間のギャップを埋める
Glenn Jocher
創業者 兼 CEO
グレンは、米国国家地理空間情報局(NGA)の反ニュートリノ分析を主導するためにUltralyticsを設立し、miniTimeCube実験と、Nature誌に掲載された世界初のGlobal Antineutrino Mapを発表しました。私たちを回避する深遠な素粒子物理学の謎をより深く理解した彼は、人類が私たち自身の心の限界を超え、いつの日か宇宙と宇宙における私たちの位置を真に理解するための最良の解決策として、汎用人工知能(AGI)にたどり着きました。今日、彼は将来のAGIへの構成要素として世界最高のVision AIを構築することに尽力しており、Ultralytics YOLOとUltralytics HUBがこの目標の先駆けとなっています。
基調講演:Ultralytics YOLOの探求:最先端のVision AIの進歩
パネル:オープンソースAIを簡単に
Adrian Boguszewski
ソフトウェアエバンジェリスト
Adrianは、8年前にグダニスク工科大学のコンピュータサイエンス分野を卒業しました。その後、コンピュータビジョンと深層学習のキャリアをスタートさせました。過去2年間、データサイエンティストとAndroid開発者のチームリーダーとして、Adrianは自宅にいながらプロの写真を(IDカードまたはパスポート用に)撮影できるアプリケーションを担当していました。彼はLandCover.aiデータセットの共同作成者であり、OpenCV Image Viewer Pluginの作成者であり、時折深層学習の講師も務めています。現在の役割は、OpenVINO Toolkitについて人々に教育することです。自由な時間には旅行をしています。また、金融、特に投資について彼と話すこともできます。
基調講演:行列をスキップ!YOLOv8でスマートキュー管理システムを構築する方法を学ぶ
Elaine Wu
エッジAIパートナーシップとマーケティング
Elaine氏は、2008年以来のIoTハードウェア企業であり、NVIDIA EmbeddedのエリートパートナーであるSeeedのEdge AIマーケティングおよびパートナーシップマネージャーです。Seeedでは、開発者、エコシステム、Seeedのハードウェアに関する専門知識と連携することで、最も信頼性の高いハードウェアプラットフォームを追求し、誰もがデジタルトランスフォーメーションの目標を達成し、次世代のAI製品を共同で創造できるよう尽力しています。彼女は@iamelainewuからツイートしています。
YOLOv8でどんなカメラもノーコードでアップグレード
Shashi Chilappagari
チーフアーキテクト兼共同創業者
Shashi Chilappagariは、エッジ向けの完全なAIソリューションを構築するファブレス半導体企業であるDeGirum Corp.の共同創業者兼チーフアーキテクトです。DeGirum以前は、Marvell Semiconductor Inc.でSSDアーキテクチャのディレクターを務めていました。Shashiは、インド工科大学マドラス校でB. TechおよびM. Techの学位を、アリゾナ大学ツーソン校で博士号を取得しています。
量子化されたYOLOv8モデルをエッジデバイスにデプロイ
Merve Noyan
デベロッパーアドボケイトエンジニア
Merve Noyanは、Hugging Faceの開発者アドボカシーのエンジニアで、オープンソースの機械学習に取り組んでいます。また、機械学習の研究者であり、Google Developer Expert(GDE)でもあります。
TransformerによるオープンソースのVision
Amir Servi
エッジ深層学習プロダクトマネージャー
Amirは、ソニーのエッジディープラーニングのプロダクトマネージャーです。Deci、Superwise、AnyVisionで15年以上の技術分野、開発者ツール、AIエコシステムでの豊富な経験を持つAmirは、コンピュータビジョンアプリケーションから、ニューラルネットワークの高速化、そしてエッジデバイスでのディープラーニングの展開の再構築に至るまで、開発者向けの最先端技術製品を提供する製品およびR&Dチームを率いることを専門としています。
AI研究とリアルタイムエッジ間のギャップを埋める
Kalen Michael
プロダクト責任者
13歳で初めてコンピュータを贈られて以来、コーダーであるKalenは、可能な限り効率的な方法で課題を解決することを楽しんでいます。プログラミングとソリューションの調達は、彼を本当に駆り立てるものであり、彼のコードがバグなしでコンパイルされたときに彼が受ける高揚感ほどエキサイティングなものはありません。彼が学ぶ言語が増えるほど、彼はより切望し、マトリックスのようにスキルをダウンロードできる日が来るのを待っています。
すべての人にAIを:Ultralytics HUBが競争の場を均等化
エリカ・ブレスシア
取締役
エリカ・ブレスシアは2022年にRedpoint Venturesにマネージングディレクターとして入社し、インフラストラクチャ、AI、開発者ツール、セキュリティへの投資に注力しています。現在、Dagger、Railway、Xata、Poolsideの取締役を務めており、他にも未発表のインフラストラクチャ投資を主導しています。Redpointに入社する前は、GitHubのCOOを務めていました。GitHub以前は、VMwareに買収されたオープンソースアプリケーションのパッケージングおよびデプロイメント会社であるBitnamiの共同創業者兼COOでした。また、ソフトウェアパッケージング技術を開発したBitRockの共同創業者兼CEOでもありました。エリカは15年以上にわたりオープンソースコミュニティのリーダーであり、2016年からLinux Foundationの理事を務めています。Redpointに入社する前は、Netlify、Coda、Whimsical、Xata、Byteboardなどの企業へのエンジェル投資家およびアドバイザーでした。夫、息子、そして面白いラブラドールとチワワのミックス犬と一緒にカリフォルニア州ウォールナットクリークに住んでいます。
オープンソースのシリーズA:投資家は何を求めているのか
Ramit Debnath博士
共同創業者
ケンブリッジ大学 計算社会科学・デザイン助教授、Collective Intelligence & Design Group(ケンブリッジ大学)ディレクター、ケンブリッジ・ゼロ初のフェロー。カリフォルニア工科大学、ハーバード大学、ボストン大学、MCC-ベルリンなどの主要学術機関、国連環境計画(UNEP)、国際エネルギー機関(IEA)などの主要政策機関、および気候変動と持続可能性分野のその他の先駆者と協力し、気候変動に対する一般の理解を深めるためのグローバルな研究活動を共同で主導。
カリフォルニア工科大学客員研究員。以前は、スタンフォード大学、IEA、IITボンベイに勤務。ゲイツ奨学生。
惑星気候変動のための人間と機械の知能
Seán Boyle
共同創業者
Twitter初のサステナビリティ責任者として、企業全体の初の気候変動対策戦略を立ち上げ、初の気候変動ミス/偽情報ポリシーを共同制作し、国連気候変動枠組条約(UNFCCC)、国連環境計画(UNEP)、COP27、FridaysForFuture、WeDontHaveTime、ケンブリッジ大学などの主要な学術機関、および気候変動対策分野のその他のパイオニアを含む、主要な気候変動対策組織と提携しました。
Twitterで8年間勤務。以前はMetaとKPMGに在籍。
WeDontHaveTimeのアドバイザリーボードメンバー。Sigma Squaredの名誉フェロー。
惑星気候変動のための人間と機械の知能
ヨナタン・ゲイフマン
共同創業者兼CEO
ヨナタン・ゲイフマンは、深層学習開発プラットフォームであるDeciのCEO兼共同創業者です。Deciを共同設立する前は、Google AIのMorphNetチームに所属していました。テクニオン・イスラエル工科大学で計算機科学の博士号を取得し、イスラエルのベン=グリオン大学で計算機科学の学士号と修士号を取得しています。彼の研究は、ミッションクリティカルなタスクに対して深層ニューラルネットワーク(DNN)をより適用可能にすることに焦点を当てていました。その成果は、Neural Information Processing Systems会議(NeurIPS)やInternational Conference on Machine Learning(ICML)などの主要な国際会議で発表されています。
パネル:オープンソースのVision AIを簡単に
ラクシャンタ・ディサナヤケ
アプリケーションエンジニア
ラクシャンタは、Seeed StudioのエッジAI担当シニアアプリケーションエンジニアです。彼は常に最新のAIトレンドを把握し、NVIDIA Jetson向けのステップバイステップのwikiチュートリアルを通じて、組み込みAIアプリケーションを開発者コミュニティに提供しています。また、技術ワークショップを開催し、コミュニティが直面する技術的な問題の解決にも取り組んでいます。
ショーアンドテル:YOLOを(ほぼ)あらゆるものに展開する方法:より簡単に、より速く!
Davit Buniatyan
創業者 兼 CEO
18歳の時、Davit BuniatyanはTechCrunchで取り上げられ、初めて注目を集めました。University College London(UCL)で計算機科学の学位を取得した後、20歳でプリンストン大学で博士号を取得しました。プリンストン大学では、Davitはセバスチャン・スン教授の指導の下、名門プリンストン神経科学研究所での研究に集中しました。
Davit 氏は、ゴードン・ウー・フェローシップと AWS Machine Learning Research Award を受賞しています。彼の画期的な研究は、マウスの脳のコネクトームのマッピングでした。神経科学研究所で、大規模なマルチモーダルデータセットの分析における課題に取り組む中で、Davit 氏は機械学習における多くの喫緊の課題を発見しました。それが、Davit 氏が Activeloop の創設 CEO に転身した経緯です。Y-Combinator やその他のシリコンバレーの著名なファンドやエンジェル投資家からの支援を受けて、Activeloop は、あらゆる AI データに対応するように設計されたベクトルデータベースである Deep Lake を構築しています。
PatentPT: エンタープライズグレードのメモリエージェントによるLLM搭載ソリューションの構築
Soumik Rakshit
MLエンジニア
Weights & BiasesのMLエンジニアであり、Google Developer Expert in JAXでもあります。また、生成コンピューティング、画像復元、コンピュータグラフィックスの分野に研究の関心を持ち、オープンソースのコンピュータビジョンプロジェクトにも取り組んでいます。Ultralytics、Diffusers、Kerasなどのオープンソースリポジトリ向けに、研究論文の実装、エンドツーエンドのML事例、MLOps統合を通じて、オープンソースに積極的に貢献しています。
Weights & BiasesによるUltralyticsの強化
Bo Zhang
アルゴリズムストラテジスト
Bo Zhangは、Meituan Visionのアルゴリズム戦略家です。2013年にイタリアのトレント大学で情報学の修士号を取得しました。これまでの取り組みは、自動機械学習とコンピュータビジョンに注力してきました。彼はYOLOv6プロジェクトで精力的に協力しています。
パネル:オープンソースのVision AIを簡単に
Bram Verhoef博士
機械学習責任者
Bram Verhoefは、統計学、心理学、神経科学のバックグラウンドを持っています。2010年にルーヴェン・カトリック大学で博士号を取得後、ハーバード大学とシカゴ大学で博士研究員として、注意メカニズムの基盤となる計算神経科学を研究しました。
2017年、彼はベルギーに戻り、Imecで技術スタッフのプリンシパルメンバーとして、新しいアナログメモリ内演算ディープラーニングチップに関連するアルゴリズム開発を主導しました。2021年には、Axelera AIを共同設立し、現在は機械学習の責任者として、Axelera AIの最先端ディープラーニングアクセラレータのアルゴリズム最適化に取り組んでいます。
YOLOの強化:AIネイティブパワーの活用
Mónica Villas
テクニカルアドバイザー兼講師
IBMで20年以上ITに携わってきた元幹部です。現在はテクニカルアドバイザー兼講師として活動しています。長年のIT経験から、テクノロジーがビジネスを変革し、改善できることを知っています。新しい教育と学習の方法に情熱を注いでおり、クラウド、アナリティクス、人工知能、指数関数的テクノロジーに関する深い知識を持っています。また、日々学び続けています。エンジニアとして、テクノロジーと世界を変えることが大好きです。複雑なことをシンプルにし、問題を解決し、チームワークを促進する能力に長けています。テクノロジー以外にも、人々に情熱を注いでいます。人々を率いることは非常にやりがいがあり、リーダーとして過ごした15年間、常に模範を示すように努めてきました。人々は私についてきてくれましたが、それはリーダーの主な目的です。私のキャリアの中で最も役に立ったのは、人、忍耐力、情熱の3つです。
AIの倫理的課題
Ultralytics(YOLOv5およびYOLOv8)のGlenn Jocher氏、Deci(YOLO-NAS)のYonatan Geifman氏、Meituan(YOLOv6)のBo Zhang氏がこのパネルに集まり、オープンソースのVision AIの現状を探ります。このパネルでは、モデルの実装中に遭遇する課題と優先事項を掘り下げ、シームレスなAI導入のための貴重な洞察を提供します。さらに、パネリストは、エッジデバイスへのデプロイメント、オブジェクトの再識別モジュールの可能性の検討、モデルのデプロイメントに関する洞察などを扱います。
世界中で約10億台のネットワークカメラが展開されています。高度なAIを搭載したスマートカメラは、最も重要なことに焦点を当て、ドライバーや歩行者から小売業者や買い物客まで、すべての人に安全な空間を提供できます。NVIDIA Jetsonでの推論によるビデオ分析アプリケーションのエッジパフォーマンスの概要を説明し、コードを1行も記述せずにYOLOv8モデルで従来のカメラをアップグレードできます。
Axelera AIのMetisプラットフォームが、今日のソリューションのほんの一部のコストと消費電力で、業界をリードするパフォーマンスと使いやすさをどのように実現しているかをご覧ください。エッジデバイスでの推論用にYOLOモデルを最適化する、当社のハードウェアおよびソフトウェアソリューションの優れた成果をご覧ください。
AIは、さまざまなセクター、商品、および基本的な機能を大きく変革しています。それにもかかわらず、深層ニューラルネットワークは、メモリ、計算能力、およびエネルギーの面で過剰なリソースを消費します。AIの普及を確実にするためには、厳格な電力および熱制約を遵守し、エンドユーザーデバイス上で効率的に動作する必要があります。量子化や圧縮などの手法は、これらの課題を軽減する上で重要な役割を果たします。
このウェビナーでは、ソニーのプロダクトマネージャーであるAmir Servi氏が、効率的なエッジ展開のために深層学習モデルを量子化および高速化するためのソニーのモデル圧縮ツールキットについて説明します。独自のモデルでも同様の方法を学ぶことができます。学習内容:
- 量子化技術に関する最新の研究と、その実践的な製品への実装
- エッジでの推論におけるハードウェアを意識した圧縮の重要性
- エンジニアや研究者がSony MCTを通じてこれらの技術を実装する方法
Ultralytics HUBは、コーディングの専門知識に関係なく、個人や企業がMLの世界に参入する障壁を下げ、アクセスしやすくします。このプラットフォームが機械学習へのアプローチをどのように変革し、新世代のデータ愛好家がこれまでにないほど簡単にアイデアを現実のものにする力を与えるのかをご覧ください。
そして、ビッグニュースをお見逃しなく...
NVIDIA JetsonのエッジGPUから小型MCUまで、組み込みデバイスに最先端のモデルをデプロイするには、課題と制限があります。NVIDIA Jetsonでのビデオ分析アプリケーションの推論のための合理化されたアプローチと全体的なエッジパフォーマンスで、YOLOv8を含むこれらのモデルをデプロイする方法について説明します。
Glennは、世界最高のVision AIを開発するために絶え間ない追求をしています。彼にとって、これは単なる技術的な成果ではなく、AGIの可能性を実現するための重要な足がかりです。この絶え間ない追求の先駆けは、YOLOv5、YOLOv8、そしてUltralytics HUBに他なりません。
では、何がUltralytics YOLOを世界最高たらしめているのでしょうか?
コンピュータビジョンの最近の進歩は、Transformerアーキテクチャの導入と、🤗 transformersライブラリでの事前学習、ファインチューニング、推論を容易にするユーザーフレンドリーな抽象化によって大きく推進されています。この講演では、最新のTransformerベースのビジョンモデルの概要、🤗 transformersライブラリで利用可能なユーティリティ、そしてその背景にある哲学に関する実践的な洞察を提供します。
小売店のレジでの長い行列にうんざりしていませんか?当社のインテリジェントキュー管理システムがその答えです!OpenVINOとYOLOv8を使用して、そのようなシステムを作成する方法に関するステップバイステップのチュートリアルにご参加ください。これらの強力なオープンソースツールを統合して、小売店のレジ環境に展開できるエンドツーエンドのソリューションを開発するプロセスをご案内します。アプリケーションを最適化して、優れたパフォーマンスを実現する方法を学びます。経験豊富な開発者でも、AI初心者でも、このセッションでは、OpenVINOを使用してインテリジェントシステムを構築するための実践的なヒントとベストプラクティスを提供します。プレゼンテーションの終わりまでに、独自のソリューションを構築するための知識とリソースが得られます。
人工知能(AI)の急速な進歩によって定義される時代において、この技術の倫理的な側面を理解することは最も重要です。このセッションでは、モニカがAIの変革力に伴う複雑な倫理的ジレンマを解き明かします。偏見と公平性への対処から、透明性、説明責任、そしてAIが社会に与える深刻な影響の探求まで、モニカはAIを取り巻く倫理的考慮事項に光を当てる洞察を提供します。
この講演は、AIに関連する倫理的な課題と責任について基本的な理解を深める機会です。モニカは、AIの開発、意思決定、または政策形成に関与するすべての人にとって不可欠な知識を提供します。
基盤モデルはGPU計算の点で要求が厳しくなる可能性があり、特に数百万の自律型販売拠点をスケールしたい場合は、リアルタイムアプリケーションには適さない場合があります。しかし、私たちは知識蒸留と呼ばれる手法を利用し、アノテーションのような複雑なタスクのために基盤モデルを使用し、この知識をより小さく費用対効果の高いモデルに転送します。これにより、私たちのアノテーションプロセスを従来の手作業によるラベリングよりも最大90倍高速化できます。
内緒の話を聞きたいですか?アクティブラーニングが難しくないとしたらどうでしょう。もし...簡単な方法があったとしたら?幸運です。この講演では、DagsHubのData Engineを使用してアクティブラーニングパイプラインを実装する方法を正確に示します。そして、パイプラインの90%はJupyter NotebookまたはGoogle Colabで直接実行できます!講演が終わる頃には、既存のプロジェクトを、アクティブラーニングを使用してモデルのメトリクスを効率的かつ迅速に改善するプロジェクトに変換するために必要な情報が得られます!
YOLOv8でオープンソースツールを使用すると、次のVision AIプロジェクトを迅速に立ち上げ、実行できます。オープンソースの画像リポジトリ、データラベリングを自動化するライブラリ、追跡やカウントを行うツール、モデルをデプロイするためのサーバーなどがあります。YOLOv8でこれらを使用し、次のアプリケーションを構築する方法を学びましょう。
より大規模で高性能な人工知能(AI)システムを求める世界的な競争は、雇用市場の変化、ビジネスモデルの破壊、気候変動対策に関するグローバルな合意に影響を与える可能性のある新たなガバナンスおよび社会福祉構造の実現を通じて、社会と環境に深刻な影響を与えることが予想されます。しかし、現在のAIシステムは偏ったデータセットで学習されているため、気候変動の緩和と適応に関する決定に影響を与える政治機関を不安定化させ、社会の安定を損ない、社会的な転換点につながる可能性があります。したがって、社会や地球規模の課題に対する直接的および間接的な影響を反映した、偏りの少ないAIシステムの適切な設計は、極めて重要な問題です。
機械学習(ML)モデルの量子化は、モデルサイズの著しい縮小と、帯域幅要件の低減による推論レイテンシの短縮につながる可能性があります。整数の計算を効率的にサポートするハードウェアオプションにデプロイすると、パフォーマンスの向上がさらに劇的になります。ただし、量子化によって、許容できない精度低下が発生する場合があります。この講演では、YOLOv8モデルを効率的に量子化して、さまざまなリアルタイムエッジAIアプリケーションに最適な選択肢とする方法の概要を紹介します。また、さまざまなモデルアーキテクチャとデータセットで優れた学習後量子化結果を示すReLU6活性化関数を備えたYOLOv8モデルのクラスを紹介します。最後に、量子化されたモデルを、CPU、Edge TPU、Orca(DeGirumのAI HWアクセラレータ)などの複数のハードウェアオプションに、簡単なAPIを使用してデプロイする方法を示します。
Ultralyticsは、画像分類、物体検出、画像セグメンテーション、姿勢推定などのタスク向けの、最先端のコンピュータビジョンモデルの本拠地です。Weights & Biasesは、開発者優先のMLOpsプラットフォームであり、Ultralyticsワークフローと統合すると、実験、モデルチェックポイントを簡単に管理し、実験の結果を洞察に満ちた直感的な方法で視覚化できます。このセッションでは、UltralyticsとWeights & Biasesを使用して、コンピュータビジョンワークフローを効果的に強化する方法について説明します。
特許検索とインタラクション機能を大幅に強化する高度な言語モデルソリューションであるPatentPTをどのように作成したかをご紹介します。このプレゼンテーションでは、大規模言語モデルの微調整と展開、およびエンタープライズグレードのメモリエージェントを活用して特許を自動補完し、要約とクレームを生成し、豊富な特許コーパスを使用して高度な特許検索機能を実行する方法について、実践的な洞察を提供します。
LLMモデルのトレーニングと微調整、カスタム機能の作成、検索APIの展開など、アーキテクチャの設計図とソリューションの構築に必要なすべての手順について説明します。
LLMの微調整に関する実践的なガイドを探しているAIの実務家、AIを活用した特許検索に関心のある法律専門家、またはAI強化ソリューションの将来に興味がある方など、当社の講演は、専門分野でのLLMの使用におけるプロセスと可能性を垣間見ることができます。あらゆる規模の企業向けAIデータベースであるDeep Lakeを搭載したカスタムLLM搭載アプリの構築における当社の取り組みをご紹介しますので、ぜひご参加ください。
オープンソース企業は、他の企業とは異なる方法で構築されています。この講演では、シリーズAで投資を検討する際に投資家が注目する点について説明します。ネタバレ:収益は必要ないかもしれませんが、勢いは間違いなく必要です!他のOSS企業からの最高の指標を共有して、いつ資金調達を行うかを判断するのに役立ちます。
1 日は、マドリードの Google for Startups でコーヒーを飲みながら始まります。午前中は一連の講演が行われ、その後、Ultralytics が主催する Google for Startups でのランチ休憩があります。ランチ後、さらにセッションに戻ります。YV23 の締めくくりとして、Google for Startups でも開催される公式のネットワーキングハッピーアワーにご参加ください。
対面で参加すると、イベントの雰囲気に浸り、講演者や他の参加者と交流し、ネットワーキングセッションに参加できます。これは、ビジョンAIコミュニティと直接関わることのできる貴重な機会です。
YV23のチケットは、オンラインで参加する場合でも、直接参加する場合でも、完全に無料です。
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Spain.
YV23では、バーチャルと対面の参加オプションをご用意しています。参加をご希望の方は、このページにある登録フォームにご記入ください。
中国にお住まいの方は、Bilibiliのバーチャルストリームはこちらをご覧ください。その他の地域から参加される方は、Youtubeのバーチャルストリームはこちらからご視聴ください。