Ultralyticsが主催する#YV23は、オープンソースビジョン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。研究者、エンジニア、実務家が2年連続で一堂に会し、知識、イノベーション、進歩を共有します。9月27日、スペインのマドリードで開催されるGoogle for Startupsで、専門家やリーダーと一緒にビジョンAIの新たなフロンティアの限界に挑戦しましょう。
1
日
18
会談
2,000+
オンライン参加者
150
出席者
グレン・ジョーチャー
創設者兼CEO
グレンはウルトラリティクス社を設立し、米国国家地理空間情報局(NGA)の反ニュートリノ解析の取り組みを主導し、ミニタイムキューブ実験と『ネイチャー』誌に掲載された世界初のグローバル反ニュートリノ・マップに結実させた。私たちを惑わす素粒子物理学の深遠な謎を深く理解した彼は、人類が自らの頭脳の限界を超え、いつの日か宇宙とその中での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、人工知能(AGI)にたどり着いた。現在、彼は未来のAGIへのビルディング・ブロックとして、世界最高のビジョンAIを構築することに邁進しており、Ultralytics YOLOとUltralytics HUBをその先鋒としている。
KEYONTE:ウルトラリティクスの探求 YOLO:最先端ビジョンAIの進歩
PANEL:オープンソースAIを簡単にする
エイドリアン・ボグシェフスキ
ソフトウェア・エバンジェリスト
アドリアンは8年前にグダニスク工科大学のコンピューターサイエンス学科を卒業。その後、コンピュータービジョンとディープラーニングの分野でキャリアをスタートさせた。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、アドリアンは家にいながらにしてプロフェッショナルな写真(IDカードやパスポート用)を撮影するアプリケーションを担当した。彼はLandCover.aiデータセットの共著者であり、OpenCV Image Viewer Pluginの作成者でもある。現在の役割はOpenVINO Toolkitの啓蒙活動。余暇は旅行。金融、特に投資について話すこともできる。
基調講演:行列をスキップしよう!YOLOv8でスマートなキュー管理システムを構築する方法を学ぶ
エレーヌ・ウー
エッジAIパートナーシップ&マーケティング
Elaineは、2008年創業の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のエッジ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のハードウェアの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の道を歩み、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できるようにするとともに、次世代AI製品を共同開発できるようになると信じて努力している。ツイートは @iamelainewu から。
YOLOv8であらゆるカメラをノーコードでアップグレード
シャシ・チラッパガリ
チーフ・アーキテクト兼共同創設者
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.の共同設立者兼チーフアーキテクトである。DeGirumの前は、Marvell Semiconductor Inc.でSSDアーキテクチャのディレクターを務めていた。インド工科大学マドラス校で工学士号と修士号を、アリゾナ大学ツーソン校で博士号を取得。
量子化されたYOLOv8モデルをエッジデバイスに展開する
メルヴェ・ノヤン
デベロッパー・アドボカシー・エンジニア
Merve NoyanはHugging Faceの開発者支援部門のエンジニアで、オープンソースの機械学習に取り組んでいる。また、機械学習の大学院研究者であり、機械学習のGDEでもある。
トランスフォーマーによるオープンソース・ビジョン
アミール・セルヴィ
エッジ・ディープラーニング・プロダクト・マネージャー
アミールはソニーのエッジディープラーニングプロダクトマネージャーです。Deci、Superwise、AnyVisionの両社で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アミールは、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アクセラレーションを経て、エッジデバイスへのディープラーニング導入の再構築に至るまで、開発者向けに最先端の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研究からリアルタイム・エッジへの橋渡し
グレン・ジョーチャー
創設者兼CEO
グレンはウルトラリティクス社を設立し、米国国家地理空間情報局(NGA)の反ニュートリノ解析の取り組みを主導し、ミニタイムキューブ実験と『ネイチャー』誌に掲載された世界初のグローバル反ニュートリノ・マップに結実させた。私たちを惑わす素粒子物理学の深遠な謎を深く理解した彼は、人類が自らの頭脳の限界を超え、いつの日か宇宙とその中での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、人工知能(AGI)にたどり着いた。現在、彼は未来のAGIへのビルディング・ブロックとして、世界最高のビジョンAIを構築することに邁進しており、Ultralytics YOLOとUltralytics HUBをその先鋒としている。
KEYONTE:ウルトラリティクスの探求 YOLO:最先端ビジョンAIの進歩
PANEL:オープンソースAIを簡単にする
エイドリアン・ボグシェフスキ
ソフトウェア・エバンジェリスト
アドリアンは8年前にグダニスク工科大学のコンピューターサイエンス学科を卒業。その後、コンピュータービジョンとディープラーニングの分野でキャリアをスタートさせた。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、アドリアンは家にいながらにしてプロフェッショナルな写真(IDカードやパスポート用)を撮影するアプリケーションを担当した。彼はLandCover.aiデータセットの共著者であり、OpenCV Image Viewer Pluginの作成者でもある。現在の役割はOpenVINO Toolkitの啓蒙活動。余暇は旅行。金融、特に投資について話すこともできる。
基調講演:行列をスキップしよう!YOLOv8でスマートなキュー管理システムを構築する方法を学ぶ
エレーヌ・ウー
エッジAIパートナーシップ&マーケティング
Elaineは、2008年創業の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のエッジ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のハードウェアの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の道を歩み、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できるようにするとともに、次世代AI製品を共同開発できるようになると信じて努力している。ツイートは @iamelainewu から。
YOLOv8であらゆるカメラをノーコードでアップグレード
シャシ・チラッパガリ
チーフ・アーキテクト兼共同創設者
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.の共同設立者兼チーフアーキテクトである。DeGirumの前は、Marvell Semiconductor Inc.でSSDアーキテクチャのディレクターを務めていた。インド工科大学マドラス校で工学士号と修士号を、アリゾナ大学ツーソン校で博士号を取得。
量子化されたYOLOv8モデルをエッジデバイスに展開する
メルヴェ・ノヤン
デベロッパー・アドボカシー・エンジニア
Merve NoyanはHugging Faceの開発者支援部門のエンジニアで、オープンソースの機械学習に取り組んでいる。また、機械学習の大学院研究者であり、機械学習のGDEでもある。
トランスフォーマーによるオープンソース・ビジョン
アミール・セルヴィ
エッジ・ディープラーニング・プロダクト・マネージャー
アミールはソニーのエッジディープラーニングプロダクトマネージャーです。Deci、Superwise、AnyVisionの両社で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アミールは、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アクセラレーションを経て、エッジデバイスへのディープラーニング導入の再構築に至るまで、開発者向けに最先端の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研究からリアルタイム・エッジへの橋渡し
カレン・マイケル
製品責任者
13歳で初めてコンピューターを手にして以来、コーダーとして活躍するカレンは、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る。プログラミングとソリューションの調達は彼の原動力であり、自分のコードがバグなくコンパイルされたときの興奮は格別だ。学ぶ言語が増えれば増えるほど、彼は渇望するようになり、マトリックスのようにスキルをダウンロードできる日をただ待っている。
みんなのAI:Ultralytics HUBが競争の場を平らにする
エリカ・ブレシア
マネージング・ディレクター
エリカ・ブレシアは2022年にマネージング・ディレクターとしてレッドポイント・ベンチャーズに入社し、インフラ、AI、開発者ツール、セキュリティへの投資(
)に注力している。彼女は現在、Dagger、Railway、Xata、Poolsideの
取締役を務めており、その他の未発表のインフラ
投資を主導してきた。Redpoint入社以前は、GitHubのCOOを務めた。GitHub以前は、オープンソースのアプリケーション・パッケージングおよびデプロイメント企業であるBitnami(
)の共同創業者兼COO(
)を務め、VMwareに買収された。また、ソフトウェア・パッケージング・テクノロジーを開発したBitRock社(
)の共同設立者兼CEOでもあった。エリカは15年以上にわたってオープンソース
コミュニティのリーダーを務め、2016年からはLinux Foundationの理事を務めている。
Redpointに入社する前は、エンジェル投資家としてNetlify、
Coda、Whimsical、Xata、Byteboardなどの企業の顧問を務めていた。カリフォルニア州ウォルナット・クリークに夫、息子(
)、愉快なラブ・チワワのミックスとともに在住。
シリーズ オープンソースとして:投資家が求めるもの
ラミット・デブナス博士
共同創設者
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)などの主要公共政策機関、気候変動と持続可能性の分野におけるその他のパイオニアと協力し、気候変動に対する一般市民の理解を向上させるための世界的な研究活動を共同リードしている。
カリフォルニア工科大学客員教員。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。
地球規模の気候変動対策のための人間と機械の知性
ショーン・ボイル
共同創設者
Twitter初のサステナビリティ責任者として、初の全社的な気候変動対策戦略を立ち上げ、気候変動に関する誤った情報/偽情報に関する最初の方針を共同作成し、国連気候変動枠組条約(UNFCCC)、国連環境計画(UNEP)、COP27、FridaysForFuture、WeDontHaveTime、ケンブリッジ大学を含む主要学術機関、その他気候変動対策分野のパイオニアなど、主要な気候変動対策組織と提携。
Twitter社に8年間勤務。それ以前はMetaとKPMGに勤務。
WeDontHaveTimeアドバイザリーボードメンバー。シグマ・スクエアード名誉フェロー。
地球規模の気候変動対策のための人間と機械の知性
ヨナタン・ガイフマン
共同創設者兼CEO
ディープラーニング開発プラットフォームDeciのCEO兼共同創設者。Deliを共同設立する前は、Google AIのMorphNetチームのメンバーだった。イスラエルのテクニオン-イスラエル工科大学でコンピューターサイエンスの博士号、ベングリオン大学でコンピューターサイエンスの学士号と修士号を取得。彼の研究は、ディープ・ニューラル・ネットワーク(DNN)をミッションクリティカルなタスクにより適用できるようにすることに焦点を当てている。神経情報処理システム会議(NeurIPS)や機械学習国際会議(ICML)など、世界的な主要会議で発表・出版されている。
パネル:オープンソースのビジョンAIを簡単にする
ラクシャンタ・ディッサヤナケ
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のシニアアプリケーションエンジニアです。最新のAIトレンドを積極的に取り入れ、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る。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参加しています。
ショー・アンド・テル:YOLOを(ほとんど)何にでも導入する方法:よりシンプルに、より速く!
ダヴィット・ブニアティアン
創設者兼CEO
18歳のとき、ダヴィット・ブニアティアンはTechCrunchに取り上げられ、初めて認知された。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)でコンピューター・サイエンスの学位を取得後、20歳でプリンストン大学で博士号を取得。プリンストン大学在学中は、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ラボで研究に専念した。
ダヴィットは、ゴードン・ウー・フェローシップとAWS機械学習研究賞を受賞している。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あった。ニューロサイエンス・ラボで広範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は機械学習における多くの差し迫った課題を発見した。こうしてDavitはActiveloopの創業CEOに就任した。Yコンビネーターをはじめとする著名なシリコンバレーのファンドやエンジェルの支援を受け、ActiveloopはすべてのAIデータを収容するように設計されたベクター・データベースであるDeep Lakeを構築している。
特許PT: エンタープライズグレードのメモリーエージェントによるLLM搭載ソリューションの構築
スミック・ラクシット
MLエンジニア
Weights & BiasesのMLエンジニアで、JAXのGoogleデベロッパーエキスパート。また、ジェネレーティブ・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の研究に興味を持ち、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の研究論文、エンドツーエンドのML例、MLOps統合の実装を通して、積極的にオープンソースに貢献しています。
重みとバイアスによるウルトラ分析の強化
ボー・チャン
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・ストラテジスト。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。自動機械学習とコンピュータビジョンに従事。YOLOv6プロジェクトで厳しい共同研究を行っている。
パネル:オープンソースのビジョンAIを簡単にする
ブラム・フェルフ博士
機械学習部門責任者
統計学、心理学、神経科学のバックグラウンドを持つ。2010年にルーヴェン工科大学で博士号を取得後、ハーバード大学とシカゴ大学でポスドク研究を行い、注意メカニズムの根底にある計算神経科学に焦点を当てた。
2017年にベルギーに戻り、Imecで技術スタッフの主要メンバーとして、新しいアナログ・コンピューティング・イン・メモリー・ディープラーニング・チップに関するアルゴリズム開発を指揮。2021年、アクセラAIを共同設立し、現在は機械学習部門の責任者として、アクセラ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を主導している。
YOLOスーパーチャージドAIネイティブ・パワーの活用
モニカ・ビジャ
テクニカルアドバイザー兼講師
20年以上IT業界で働く元IBM幹部。現在はテクニカルアドバイザー、講師として活躍中。長年ITに携わり、ビジネスを変化させ、改善するためにテクノロジーがどのように応用できるかを知っています。クラウド、アナリティクス、人工知能、エクスポネンシャル・テクノロジーの深い知識を持ち、日々学び続けています。エンジニアとして、私は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する能力、問題解決能力、チームワークに優れています。テクノロジーとは別に、私が情熱を注いでいることのひとつは人です。人を率いることは本当にやりがいがあり、リーダーとして15年間、私は常に模範を示すことを心がけてきた。人々が私についてきてくれることが、結局はリーダーの主な目的なのです。私のキャリアの中で最も役に立ったのは、人、忍耐、情熱の3つでした。
AIの倫理的課題
Ultralyticsのグレン・ジョーチャー氏(YOLOv5とYOLOv8)、Deciのヨナタン・ガイフマン氏(YOLO-NAS)、Meituanのボー・チャン氏(YOLOv6)がこのパネルに参加し、オープンソースのビジョンAIの現状を探る。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する。さらに、パネリストはエッジデバイスへの展開、オブジェクト再識別モジュールの可能性の検討、モデル展開に関する洞察などを行う。
世界には約10億台のネットワークカメラが配備されている。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店や買い物客まで、すべての人に空間の安全をもたらすことができます。NVIDIA Jetson上で推論するビデオ分析アプリケーションの全体的なエッジパフォーマンスについて説明します。
アクセラAIのMetisプラットフォームが、業界をリードするパフォーマンスとユーザビリティを、現在利用可能なソリューションの数分の一のコストと消費電力で実現する様子をご覧ください。YOLO モデルをエッジデバイスでの推論に最適化する、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素晴らしい成果をご覧ください。
AIはさまざまな分野、商品、基本的な機能を変革しつつある。とはいえ、ディープ・ニューラル・ネットワークは、メモリ、計算能力、エネルギーの面で過剰なリソースを消費する。AIの普及を確実にするためには、エンドユーザーデバイス上で効率的に動作させ、厳しい消費電力と熱の制約を守る必要がある。量子化や圧縮などの技術は、これらの課題を軽減する上で極めて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アミール・セルヴィが、効率的なエッジ展開のためにディープラーニング・モデルを量子化・高速化するソニーのモデル圧縮ツールキットについて説明します。あなた自身のモデルに同じことを行う方法を学びます!
- 量子化技術に関する最新の研究と実用的な製品への実装
- エッジでの推論におけるハードウェアを考慮した圧縮の重要性
- 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、MLの世界に入るための障壁を低くし、コーディングの専門知識に関係なく、個人でも企業でもアクセスできるようにします。このプラットフォームがどのように機械学習へのアプローチに革命を起こし、新しい世代のデータ愛好家に、かつて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、ご覧ください。
そして、私たちの重大発表をお見逃しなく...
NVIDIA JetsonのエッジGPUから超小型MCUに至るまで、組込みデバイスに最先端のモデルを展開するには、課題と限界があります。我々は、NVIDIA Jetson上で推論するビデオ分析アプリケーションのための合理的な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展開する方法を説明します。
グレンは世界最高のビジョンAIを開発するため、あくなき探求を続けている。彼にとって、これは単なる技術的達成ではなく、AGIの可能性を実現するための重要な足がかりなのだ。このあくなき追求の先鋒が、YOLOv5、YOLOv8、そしてウルトラリティクスHUBにほかならない。
では、ウルトラリティクスYOLOの何が世界最高なのか?
最近のコンピュータビジョンの進歩は、トランスフォーマーアーキテクチャの導入と、🤗トランスフォーマーライブラリのプリトレーニング、微調整、推論を行うための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。本講演では、最新のトランスフォーマベースのビジョンモデルの概要を説明し、🤗トランスフォーマライブラリで利用可能なユーティリティを探求し、その背後にある哲学について実践的な洞察を提供します。
レジの長蛇の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を使ってこのようなシステムを作る方法をステップバイステップでチュートリアルします。これらの強力なオープンソースツールを統合し、小売レジ環境に導入可能な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説明します。卓越したパフォーマンスを達成するためにアプリケーションを最適化する方法を学びます。あなたが経験豊富な開発者であれ、AI初心者であれ、このセッションは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最後には、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を得ることができます。
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、このテクノロジーの倫理的な状況をナビゲートすることは最も重要である。本セッションでモニカは、AIの変革の力に伴う倫理的ジレンマの複雑な網の目を解き明かす。偏見と公平性の問題から、透明性、説明責任、AIが社会に与える重大な影響の探求まで、モニカはAIを取り巻く倫理的考察に光を当てる洞察を提供する。
この講演は、AIに関連する倫理的課題と責任について基本的な理解を得る機会である。モニカは、AIの開発、意思決定、政策形成に携わる人にとって不可欠な知識を提供します。
ファウンデーション・モデルはGPU計算の面で負荷が高く、リアルタイム・アプリケーション、特に何百万もの自律購買ポイントをスケールさせたい場合には適さないかもしれません。しかし、私たちは知識蒸留と呼ばれる手法を活用しています。アノテーションのような複雑なタスクの基礎モデルを置き、この知識をより小さくコスト効率の良いモデルに移行します。これにより、アノテーション・プロセスを、人間による従来のラベリングよりも最大90倍高速化することができます。
Pssst.秘密を聞きたい?アクティブ・ラーニングは難しくないと言ったらどうだろう。もし...簡単な方法があるとしたら?あなたはラッキーです。この講演では、DagsHubのデータエンジンを使っ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紹介します。パイプラインの90%はJupyter NotebookやGoogle Colab上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能動学習を使って効率的かつ迅速にモデルの指標を改善するプロジェクトに変えるために必要な情報を手に入れることができるでしょう!
YOLOv8でオープンソースツールを使用すると、次のビジョンAIプロジェクトを迅速に立ち上げて実行することができます。オープンソースのイメージのリポジトリ、データのラベリングを自動化するためのライブラリ、トラッキングやカウントのためのツール、モデルをデプロイするためのサーバなどがあります。YOLOv8でこれらを使用して、次のアプリケーションを構築する方法を学びましょう。
現在進行中の人工知能(AI)システムの大型化・高性能化競争は、雇用市場を変化させ、ビジネスモデルを破壊し、新たなガバナンスと社会福祉構造を可能にすることで、社会と環境に多大な影響を与えると予想されている。しかし、現在のAIシステムは、気候変動の緩和と適応の意思決定に影響を与える政治機関を不安定にし、社会の安定を損ない、社会の転換期を招く可能性のある、偏ったデータセットに基づいて訓練されている。したがって、社会と惑星の課題に対する直接的・間接的な影響の両方を反映した、より偏りの少ないAIシステムの適切な設計は、最も重要な問題である。
機械学習(ML)モデルの量子化は、モデルサイズの大幅な縮小と、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。整数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導入された場合、性能向上はさらに劇的なものとなります。しかし、量子化は時に許容できない精度の劣化につながることがある。本講演では、YOLOv8モデルを効率的に量子化する手法の概要を紹介し、様々なリアルタイム・エッジAIアプリケーションに最適な選択肢を提供する。また、ReLU6活性化関数を用いたYOLOv8モデルのクラスを紹介し、様々なモデルアーキテクチャとデータセットにおいて優れた訓練後量子化結果を示す。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、シンプルなAPIを使用して展開する方法を説明する。
Ultralyticsは、画像分類、物体検出、画像セグメンテーション、ポーズ推定などのタスクのための、最先端のコンピュータビジョンモデルのホームです。Weights & Biasesは開発者ファーストのMLOpsプラットフォームで、Ultralyticsワークフローと統合することで、実験やモデルのチェックポイントを簡単に管理し、洞察的かつ直感的な方法で実験結果を可視化することができます。本セッションでは、UltralyticsとWeights & Biasesを使用して、コンピュータビジョンのワークフローを効果的に強化する方法を探ります。
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、PatentPTをどのように構築したかをご紹介します。このプレゼンテーションでは、大規模な言語モデルを微調整して導入し、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、特許をオートコンプリートし、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ための実践的な洞察を提供します。最先端のActiveloopのDeep Lake、Database for AI、オープンソースのLLMモデル、Habana Gaudi HPUハードウェア、Amazon SagemakerのLLM推論APIを使用して、同様のソリューションを開発する方法を説明します。
LLMモデルのトレーニングから微調整、カスタム機能の作成、検索APIのデプロイまで、アーキテクチャの設計図とソリューションを構築するために取ったすべてのステップを説明します。
LLMのファインチューニングに関する実践的なガイドをお探しのAIの実務家の方、特許検索にAIを活用することにご興味のある法律家の方、あるいは単にAIを活用したソリューションの未来にご興味のある方にも、LLMを専門分野で活用するプロセスと可能性を垣間見ることができる講演です。大企業から中小企業まで、AIのデータベースであるDeep Lakeを利用したカスタムLLM搭載アプリの構築の道のりをご紹介します。
オープンソース企業は、その作り方が異なります。本講演では、シリーズAでの投資を検討する際に投資家が注目するポイントについて説明します!他のOSS企業のベストインクラスのメトリクスを共有し、資金調達のタイミングを見極めるのに役立ちます。
マドリードのGoogle for Startupsで、コーヒーで一日をスタートさせる。午前中は一連の講演が行われ、その後Google for StartupsでUltralytics主催の昼食休憩があります。昼食後は、再びセッションに飛び込みます。YV23の最後には、同じくGoogle for Startupsで開催されるオフィシャル・ネットワーキング・ハッピーアワーにご参加ください。
直接参加することで、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・セッションに参加することができます。ビジョンAIのコミュニティと直接関わるまたとない機会です。
YV23のチケットは、バーチャルでも直接でも、すべて無料。
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Spain.
YV23には、バーチャル参加と直接参加、両方のオプションがあります。参加ご希望の方は、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、こちらのバーチャルBilibiliストリームをご覧ください。その他の地域から参加される方は、こちらのバーチャルYoutubeストリームをご利用ください。