Ultralytics에서 제공하는 #YV23은 오픈 소스 Vision AI 개발 및 발전에 초점을 맞춘 세계 유일의 컨퍼런스입니다. 연구원, 엔지니어 및 실무자가 직접 및 온라인으로 참여하여 2년 연속 지식, 혁신 및 발전을 공유합니다. 스페인 마드리드의 Google for Startups에서 9월 27일에 열리는 전문가 및 리더와 함께 Vision AI의 새로운 영역의 경계를 넓혀보세요.
1
일
18
강연
2,000+
온라인 참석자
150
직접 참석자
Glenn Jocher
창립자 겸 CEO
Glenn은 미국 국가 지리 공간 정보국(NGA)의 반중성미자 분석 노력을 주도하기 위해 Ultralytics를 설립했으며, 이는 miniTimeCube 실험과 Nature에 발표된 세계 최초의 글로벌 반중성미자 지도로 이어졌습니다. 우리를 피하는 심오한 입자 물리학의 미스터리에 대한 더 깊은 깨달음은 인류가 우리 자신의 마음의 한계를 뛰어넘고 언젠가 진정으로 우주와 그 안에서 우리의 위치를 이해할 수 있는 최상의 솔루션으로 인공 일반 지능(AGI)으로 그를 이끌었습니다. 오늘날 그는 미래의 AGI를 위한 초석으로서 세계 최고의 비전 AI를 구축하기 위해 노력하고 있으며, Ultralytics YOLO와 Ultralytics HUB를 이 집착의 선봉으로 삼고 있습니다.
기조 연설: Ultralytics YOLO 살펴보기: 최첨단 비전 AI의 발전
패널 토론: 오픈 소스 AI를 쉽게 만들기
Adrian Boguszewski
소프트웨어 에반젤리스트
Adrian은 8년 전 그다스크 공과대학교에서 컴퓨터 과학 분야를 졸업했습니다. 그 후 컴퓨터 비전 및 딥러닝 분야에서 경력을 쌓기 시작했습니다. 지난 2년간 데이터 과학자 및 Android 개발팀의 팀장으로서 Adrian은 집에서 나가지 않고도 (신분증이나 여권용) 전문적인 사진을 찍을 수 있는 애플리케이션을 담당했습니다. 그는 LandCover.ai 데이터 세트의 공동 저자이자 OpenCV 이미지 뷰어 플러그인의 제작자이며, 가끔 딥러닝 강사로도 활동합니다. 현재 OpenVINO 툴킷에 대해 사람들을 교육하는 역할을 맡고 있습니다. 여가 시간에는 여행을 즐기며, 재정, 특히 투자에 대한 이야기도 나눌 수 있습니다.
기조 연설: 줄을 서지 마세요! YOLOv8로 스마트 대기열 관리 시스템을 구축하는 방법 알아보기
Elaine Wu
엣지 AI 파트너십 및 마케팅
Elaine은 2008년부터 IoT 하드웨어 회사이자 NVIDIA Embedded의 엘리트 파트너인 Seeed의 엣지 AI 마케팅 및 파트너십 관리자입니다. Seeed에서 개발자, 에코시스템 및 Seeed의 하드웨어 전문 지식을 통해 그녀는 가장 신뢰할 수 있는 하드웨어 플랫폼의 길을 믿고 노력하며 모든 사람이 디지털 전환 목표를 달성하고 차세대 AI 제품을 공동 창조할 수 있도록 지원합니다. 그녀는 @iamelainewu에서 트윗합니다.
코드 없이 YOLOv8로 모든 카메라 업그레이드
Shashi Chilappagari
최고 설계자 겸 공동 창립자
Shashi Chilappagari는 엣지(edge)를 위한 완전한 AI 솔루션을 구축하는 팹리스 반도체 회사인 DeGirum Corp.의 공동 창립자이자 최고 설계자입니다. DeGirum에 합류하기 전에는 Marvell Semiconductor Inc.에서 SSD 아키텍처 디렉터로 근무했습니다. Shashi는 인도 마드라스 공과대학에서 B. Tech 및 M. Tech 학위를 받았으며, 애리조나 대학교 투손 캠퍼스에서 박사 학위를 받았습니다.
양자화된 YOLOv8 모델을 엣지 장치에 배포하기
Merve Noyan
개발자 지원 엔지니어
Merve Noyan은 Hugging Face의 개발자 옹호 엔지니어로 오픈 소스 머신 러닝을 연구하고 있습니다. 또한 머신 러닝 연구원 졸업생이자 머신 러닝 분야의 GDE입니다.
트랜스포머를 이용한 오픈 소스 비전
Amir Servi
엣지 딥러닝 제품 관리자
Amir는 Sony의 Edge Deep Learning 제품 관리자입니다. 15년 이상의 기술 분야 경력, 개발자 도구 및 Deci, Superwise 및 AnyVision에서의 AI 생태계에 대한 광범위한 경험을 바탕으로 Amir는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망 가속, 엣지 장치에서의 딥 러닝 배포 재구성에 이르기까지 개발자를 위한 최첨단 기술 제품을 제공하기 위해 제품 및 R&D 팀을 이끄는 데 특화되어 있습니다.
AI 연구와 실시간 에지 간의 간극 해소
Glenn Jocher
창립자 겸 CEO
Glenn은 미국 국가 지리 공간 정보국(NGA)의 반중성미자 분석 노력을 주도하기 위해 Ultralytics를 설립했으며, 이는 miniTimeCube 실험과 Nature에 발표된 세계 최초의 글로벌 반중성미자 지도로 이어졌습니다. 우리를 피하는 심오한 입자 물리학의 미스터리에 대한 더 깊은 깨달음은 인류가 우리 자신의 마음의 한계를 뛰어넘고 언젠가 진정으로 우주와 그 안에서 우리의 위치를 이해할 수 있는 최상의 솔루션으로 인공 일반 지능(AGI)으로 그를 이끌었습니다. 오늘날 그는 미래의 AGI를 위한 초석으로서 세계 최고의 비전 AI를 구축하기 위해 노력하고 있으며, Ultralytics YOLO와 Ultralytics HUB를 이 집착의 선봉으로 삼고 있습니다.
기조 연설: Ultralytics YOLO 살펴보기: 최첨단 비전 AI의 발전
패널 토론: 오픈 소스 AI를 쉽게 만들기
Adrian Boguszewski
소프트웨어 에반젤리스트
Adrian은 8년 전 그다스크 공과대학교에서 컴퓨터 과학 분야를 졸업했습니다. 그 후 컴퓨터 비전 및 딥러닝 분야에서 경력을 쌓기 시작했습니다. 지난 2년간 데이터 과학자 및 Android 개발팀의 팀장으로서 Adrian은 집에서 나가지 않고도 (신분증이나 여권용) 전문적인 사진을 찍을 수 있는 애플리케이션을 담당했습니다. 그는 LandCover.ai 데이터 세트의 공동 저자이자 OpenCV 이미지 뷰어 플러그인의 제작자이며, 가끔 딥러닝 강사로도 활동합니다. 현재 OpenVINO 툴킷에 대해 사람들을 교육하는 역할을 맡고 있습니다. 여가 시간에는 여행을 즐기며, 재정, 특히 투자에 대한 이야기도 나눌 수 있습니다.
기조 연설: 줄을 서지 마세요! YOLOv8로 스마트 대기열 관리 시스템을 구축하는 방법 알아보기
Elaine Wu
엣지 AI 파트너십 및 마케팅
Elaine은 2008년부터 IoT 하드웨어 회사이자 NVIDIA Embedded의 엘리트 파트너인 Seeed의 엣지 AI 마케팅 및 파트너십 관리자입니다. Seeed에서 개발자, 에코시스템 및 Seeed의 하드웨어 전문 지식을 통해 그녀는 가장 신뢰할 수 있는 하드웨어 플랫폼의 길을 믿고 노력하며 모든 사람이 디지털 전환 목표를 달성하고 차세대 AI 제품을 공동 창조할 수 있도록 지원합니다. 그녀는 @iamelainewu에서 트윗합니다.
코드 없이 YOLOv8로 모든 카메라 업그레이드
Shashi Chilappagari
최고 설계자 겸 공동 창립자
Shashi Chilappagari는 엣지(edge)를 위한 완전한 AI 솔루션을 구축하는 팹리스 반도체 회사인 DeGirum Corp.의 공동 창립자이자 최고 설계자입니다. DeGirum에 합류하기 전에는 Marvell Semiconductor Inc.에서 SSD 아키텍처 디렉터로 근무했습니다. Shashi는 인도 마드라스 공과대학에서 B. Tech 및 M. Tech 학위를 받았으며, 애리조나 대학교 투손 캠퍼스에서 박사 학위를 받았습니다.
양자화된 YOLOv8 모델을 엣지 장치에 배포하기
Merve Noyan
개발자 지원 엔지니어
Merve Noyan은 Hugging Face의 개발자 옹호 엔지니어로 오픈 소스 머신 러닝을 연구하고 있습니다. 또한 머신 러닝 연구원 졸업생이자 머신 러닝 분야의 GDE입니다.
트랜스포머를 이용한 오픈 소스 비전
Amir Servi
엣지 딥러닝 제품 관리자
Amir는 Sony의 Edge Deep Learning 제품 관리자입니다. 15년 이상의 기술 분야 경력, 개발자 도구 및 Deci, Superwise 및 AnyVision에서의 AI 생태계에 대한 광범위한 경험을 바탕으로 Amir는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망 가속, 엣지 장치에서의 딥 러닝 배포 재구성에 이르기까지 개발자를 위한 최첨단 기술 제품을 제공하기 위해 제품 및 R&D 팀을 이끄는 데 특화되어 있습니다.
AI 연구와 실시간 에지 간의 간극 해소
Kalen Michael
제품 책임자
13세에 첫 컴퓨터를 선물받은 이후 코더가 된 칼렌은 가장 효율적인 방법으로 문제를 해결하는 것을 즐깁니다. 프로그래밍과 솔루션 소싱은 그를 정말로 움직이는 것이며, 그의 코드가 버그 없이 컴파일될 때 받는 짜릿함보다 더 흥분되는 것은 없습니다. 그가 더 많은 언어를 배울수록 더 갈망하게 되고, 그는 매트릭스에서처럼 기술을 다운로드할 수 있는 날을 기다리고 있습니다.
모두를 위한 AI: Ultralytics HUB, 공정한 경쟁의 장 마련
에리카 브레시아
상무 이사
에리카 브레시아는 2022년에 Redpoint Ventures에 Managing Director로 합류하여 인프라, AI, 개발자 도구 및 보안에 대한 투자에 집중하고 있습니다.
현재 Dagger, Railway, Xata 및 Poolside의 이사회에서 활동하고 있으며 발표되지 않은 다른 인프라 투자도 주도했습니다.
Redpoint에 합류하기 전에는 GitHub의 COO였습니다. GitHub 이전에는 VMware에 인수된 오픈 소스 애플리케이션 패키징 및 배포 회사인 Bitnami의 공동 창립자이자 COO였습니다.
또한 소프트웨어 패키징 기술을 개발한 BitRock의 공동 창립자이자 CEO였습니다. 에리카는 15년 이상 오픈 소스 커뮤니티의 리더였으며 2016년부터 Linux Foundation의 이사회에서 활동하고 있습니다.
Redpoint에 합류하기 전에는 Netlify, Coda, Whimsical, Xata 및 Byteboard와 같은 회사의 엔젤 투자자이자 고문이었습니다. 그녀는 남편, 아들
그리고 재미있는 래브라도-치와와 믹스견과 함께 캘리포니아 월넛 크릭에 살고 있습니다.
오픈 소스를 위한 시리즈 A: 투자자들이 찾는 것은 무엇인가
Ramit Debnath 박사
공동 창립자
케임브리지 대학교의 계산 사회 과학 및 디자인 조교수, 집단 지성 및 디자인 그룹(케임브리지 대학교)의 책임자이자 최초의 케임브리지 제로 펠로우로서, Caltech, 하버드 대학교, 보스턴 대학교, MCC-베를린과 같은 주요 학술 기관, 유엔 환경 계획(UNEP), 국제 에너지 기구(IEA)와 같은 주요 공공 정책 기관 및 기후 및 지속 가능성 분야의 다른 선구자들과 협력하여 기후 변화에 대한 대중의 이해를 개선하기 위한 글로벌 연구 노력을 공동으로 이끌고 있습니다.
캘리포니아 공과대학 방문 교수. 이전에는 스탠포드 대학교, IEA 및 IIT 봄베이에서 근무했습니다. Gates Scholar.
지구 기후 행동을 위한 인간 및 기계 지능
션 보일
공동 창립자
Twitter의 첫 번째 지속 가능성 책임자로 활동하면서 최초의 회사 전체 기후 행동 전략을 시작하고, 최초의 기후 변화 오보/허위 정보 정책을 공동 제작했으며, 유엔 기후 변화 협약(UNFCCC), 유엔 환경 계획(UNEP), COP27, FridaysForFuture, WeDontHaveTime, Cambridge University를 비롯한 주요 학술 기관 및 기후 행동 분야의 다른 선구자들을 포함한 주요 기후 행동 단체와 협력했습니다.
Twitter에서 8년 동안 근무했습니다. 이전에는 Meta 및 KPMG에서 근무했습니다.
WeDontHaveTime 자문위원. Sigma Squared 명예 연구원.
지구 기후 행동을 위한 인간 및 기계 지능
요나탄 가이프만
공동 창립자 & CEO
요나탄 가이프만은 딥러닝 개발 플랫폼인 Deci의 CEO이자 공동 창립자입니다. Deci를 공동 창립하기 전에는 Google AI의 MorphNet 팀의 일원이었습니다. 그는 테크니온-이스라엘 공과대학에서 컴퓨터 과학 박사 학위를, 이스라엘 벤구리온 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 및 석사 학위를 받았습니다. 그의 연구는 DNN(Deep Neural Networks)을 미션 크리티컬 작업에 더욱 적용할 수 있도록 만드는 데 중점을 두었습니다. 그의 연구는 신경 정보 처리 시스템 회의(NeurIPS) 및 국제 머신러닝 회의(ICML)를 포함한 주요 글로벌 컨퍼런스에서 발표되었습니다.
패널: 오픈 소스 비전 AI를 쉽게 만들기
Lakshantha Dissayanake
애플리케이션 엔지니어
Lakshantha는 Seeed Studio의 Edge AI 수석 애플리케이션 엔지니어입니다. 그는 최신 AI 트렌드를 적극적으로 업데이트하고 NVIDIA Jetson에 대한 단계별 Wiki 튜토리얼을 통해 임베디드 AI 애플리케이션을 개발자 커뮤니티에 제공합니다. 또한 기술 워크숍을 진행하고 커뮤니티가 직면한 기술 문제 해결에 참여합니다.
거의 모든 것에 YOLO를 더 간단하고 빠르게 배포하는 방법!
Davit Buniatyan
창립자 겸 CEO
Davit Buniatyan은 18세에 TechCrunch에 소개되면서 처음으로 인정을 받았습니다. University College London(UCL)에서 컴퓨터 과학 학위를 마친 후 20세에 프린스턴 대학교에서 박사 과정을 시작했습니다. 프린스턴 대학교에서 Davit은 Sebastian Seung 교수님의 지도하에 명문 프린스턴 신경 과학 연구소에서 연구에 집중했습니다.
Davit은 Gordon Wu Fellowship과 AWS Machine Learning Research Award를 수상했습니다. 그의 획기적인 연구는 쥐 뇌의 커넥톰 매핑과 관련이 있었습니다. 신경 과학 연구소에서 광범위한 멀티 모달 데이터 세트 분석의 어려움과 씨름하면서 Davit은 머신 러닝에서 여러 가지 시급한 문제점을 발견했습니다. 그것이 Davit이 Activeloop의 창립 CEO 역할로 전환한 방법입니다. Y-Combinator 및 기타 저명한 실리콘 밸리 펀드 및 엔젤의 지원을 받는 Activeloop는 모든 AI 데이터를 수용하도록 설계된 벡터 데이터베이스인 Deep Lake를 구축하고 있습니다.
PatentPT: 엔터프라이즈급 메모리 에이전트를 사용하여 LLM 기반 솔루션 구축
Soumik Rakshit
ML 엔지니어
Weights & Biases의 ML 엔지니어이자 Google Developer Expert in JAX입니다. 또한 생성 컴퓨팅, 이미지 복원 및 컴퓨터 그래픽 분야의 연구 관심사를 가지고 오픈 소스 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저는 주로 연구 논문, 엔드 투 엔드 ML 예제 및 Ultralytics, Diffusers, Keras 등과 같은 오픈 소스 리포지토리에 대한 MLOps 통합 구현을 통해 오픈 소스에 적극적으로 기여하고 있습니다.
Weights & Biases로 Ultralytics 성능 향상
Bo Zhang
알고리즘 전략가
Bo Zhang은 메이투안 비전(Meituan Vision)의 알고리즘 전략가입니다. 2013년 이탈리아 트렌토 대학교에서 정보학 석사 학위를 받았습니다. 이전에는 자동화된 머신러닝 및 컴퓨터 비전에 노력을 기울였으며, YOLOv6 프로젝트에 적극적으로 협력했습니다.
패널: 오픈 소스 비전 AI를 쉽게 만들기
Bram Verhoef 박사
머신 러닝 책임자
Bram Verhoef는 통계학, 심리학 및 신경과학 분야의 배경을 가지고 있습니다. 2010년 KU Leuven에서 박사 학위를 받은 후 하버드 대학교와 시카고 대학교에서 주의 메커니즘의 계산 신경과학을 연구하는 박사후 연구를 수행했습니다.
2017년에는 벨기에로 돌아와 Imec에서 기술 스태프의 주요 멤버로 근무하며 새로운 아날로그 컴퓨팅 인 메모리 딥 러닝 칩과 관련된 알고리즘 개발을 주도했습니다. 2021년에는 Axelera AI를 공동 설립했으며 현재 머신 러닝 책임자로 Axelera AI의 최첨단 딥 러닝 가속기를 위한 알고리즘 최적화 노력을 이끌고 있습니다.
YOLO의 성능 강화: AI 네이티브 파워 활용
모니카 빌라스
기술 자문 및 강사
20년 이상 IT 분야에서 근무한 전 IBM 임원입니다. 현재 기술 자문 및 강사로 활동하고 있습니다. IT 분야에서 수년간 일하면서 기술이 비즈니스를 변화시키고 개선하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 알게 되었습니다. 저는 새로운 교육 및 학습 방식에 대한 열정이 있으며 클라우드, 분석, 인공 지능 및 지수 기술에 대한 깊은 지식을 보유하고 있으며 매일 계속 배우고 있습니다. 엔지니어로서 저는 기술을 사랑하고 세상을 바꾸는 것을 좋아합니다. 저는 복잡한 것을 단순하게 만들고, 문제를 해결하고, 팀워크를 이루는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다. 기술 외에도 제가 열정을 가지고 있는 것 중 하나는 사람입니다. 사람들을 이끄는 것은 정말 보람 있었고 리더로서 15년 동안 저는 항상 모범을 보이려고 노력했습니다. 사람들은 저를 따랐고, 이는 결국 리더의 주요 목표입니다. 제 모든 경력에서 저에게 가장 도움이 된 세 가지는 사람, 끈기, 열정이었습니다.
AI 윤리적 과제
Ultralytics(YOLOv5 및 YOLOv8)의 Glenn Jocher, Deci의 Yonatan Geifman(YOLO-NAS) 및 Meituan의 Bo Zhang(YOLOv6)이 이 패널에 모여 오픈 소스 비전 AI의 현황을 살펴봅니다. 이 패널에서는 모델 구현 중에 발생하는 과제와 우선 순위를 자세히 살펴보고 원활한 AI 도입을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 또한 패널리스트는 에지 장치 배포, 객체 재식별 모듈의 잠재력 검토, 모델 배포에 대한 통찰력 등을 다룰 것입니다.
전 세계적으로 약 10억 대의 네트워크 카메라가 설치되어 있습니다. 고급 AI로 구동되는 스마트 카메라는 가장 중요한 것에 집중하고 운전자와 보행자에서 소매업체와 쇼핑객에 이르기까지 모든 사람에게 공간 안전을 제공할 수 있습니다. NVIDIA Jetson에서 추론하는 비디오 분석 애플리케이션에 대한 전반적인 엣지 성능을 안내하고 코드 한 줄 없이 YOLOv8 모델로 기존 카메라를 업그레이드할 수 있습니다.
Axelera AI의 Metis 플랫폼이 어떻게 현재 시판 중인 솔루션의 극히 일부 비용과 전력 소비만으로 업계 최고의 성능과 사용성을 제공하는지 확인해 보십시오. 엣지 장치에서 추론을 위해 YOLO 모델을 최적화하는 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션의 놀라운 결과를 확인하십시오.
AI는 다양한 분야, 상품 및 기본 기능을 변화시키고 있습니다. 그럼에도 불구하고 심층 신경망은 메모리, 컴퓨팅 성능 및 에너지 측면에서 과도한 리소스를 소비합니다. AI의 광범위한 채택을 보장하려면 엄격한 전력 및 열 제약 조건을 준수하면서 최종 사용자 장치에서 효율적으로 작동해야 합니다. 양자화 및 압축과 같은 기술은 이러한 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 합니다.
이번 웨비나에서는 Sony의 제품 관리자인 Amir Servi가 효율적인 엣지 배포를 위해 딥러닝 모델을 양자화하고 가속화하는 Sony의 모델 압축 툴킷을 안내합니다. 자신의 모델에 대해서도 동일한 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다! 학습 내용:
- 양자화 기술에 대한 최신 연구 및 실제 제품에의 구현
- 엣지에서의 추론을 위한 하드웨어 인식 압축의 중요성
- 엔지니어와 연구원이 Sony MCT를 통해 이러한 기술을 구현하는 방법
Ultralytics HUB는 코딩 전문 지식에 관계없이 개인과 기업 모두가 ML 세계에 진입하는 장벽을 낮추어 접근성을 높입니다. 이 플랫폼이 머신 러닝에 접근하는 방식을 혁신하여 전례 없는 용이성으로 아이디어를 현실로 전환할 수 있도록 새로운 세대의 데이터 애호가에게 힘을 실어주는 방법을 알아보세요.
그리고 저희의 큰 발표를 놓치지 마세요...
NVIDIA Jetson의 엣지 GPU부터 소형 MCU까지 임베디드 장치에 최첨단 모델을 배포하는 것은 어려움과 제약이 있습니다. 여기서는 간소화된 접근 방식에서 YOLOv8을 포함한 이러한 모델을 배포하는 방법과 NVIDIA Jetson에서 추론하는 비디오 분석 애플리케이션의 전반적인 엣지 성능에 대해 설명합니다.
Glenn은 세계 최고의 Vision AI를 개발하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 그에게 이것은 단순한 기술적 성과가 아니라 AGI의 잠재력을 실현하기 위한 중요한 발판입니다. 이러한 끊임없는 노력의 선봉에는 다름 아닌 YOLOv5, YOLOv8 및 Ultralytics HUB가 있습니다.
그렇다면 무엇이 Ultralytics YOLO를 세계 최고로 만들까요?
최근 컴퓨터 비전의 발전은 트랜스포머 아키텍처의 도입과 사전 훈련, 미세 조정 및 추론을 위한 사용자 친화적인 추상화 덕분에 크게 발전했습니다. 이 강연에서는 최신 트랜스포머 기반 비전 모델에 대한 개요를 제공하고, 🤗 트랜스포머 라이브러리 내에서 사용 가능한 유틸리티를 살펴보고, 그 이면에 있는 철학에 대한 실질적인 통찰력을 제공합니다.
소매점 계산대에서 긴 줄에 지치셨나요? 지능형 대기열 관리 시스템이 해답입니다! OpenVINO 및 YOLOv8을 사용하여 이러한 시스템을 만드는 방법에 대한 단계별 튜토리얼에 참여하세요. 이러한 강력한 오픈 소스 도구를 통합하여 소매점 계산대 환경에 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 솔루션을 개발하는 과정을 안내해 드립니다. 뛰어난 성능을 달성하기 위해 애플리케이션을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 숙련된 개발자이든 AI를 처음 접하는 사람이든 이 세션에서는 OpenVINO를 사용하여 지능형 시스템을 구축하기 위한 실용적인 팁과 모범 사례를 제공합니다. 프레젠테이션이 끝나면 자신만의 솔루션을 구축할 수 있는 지식과 리소스를 갖게 됩니다.
인공 지능(AI)의 급속한 발전으로 정의되는 시대에 이 기술의 윤리적 환경을 탐색하는 것이 가장 중요합니다. 이 세션에서 Mónica는 AI의 혁신적인 힘과 함께하는 복잡한 윤리적 딜레마의 그물을 풀 것입니다. 편향 및 공정성 해결부터 투명성, 책임성, AI가 사회에 미치는 심오한 영향 탐구에 이르기까지 Monica는 AI를 둘러싼 윤리적 고려 사항을 밝히는 통찰력을 제공할 것입니다.
이 강연은 AI와 관련된 윤리적 과제와 책임에 대한 기본적인 이해를 얻을 수 있는 기회입니다. Mónica는 AI 개발, 의사 결정 또는 정책 형성에 참여하는 모든 사람에게 필수적인 지식을 제공할 것입니다.
기반 모델은 GPU 계산 측면에서 까다로울 수 있으며, 특히 수백만 개의 자율 구매 지점을 확장하려는 경우 실시간 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있습니다. 그러나 어노테이션과 같은 복잡한 작업에 대한 기반 모델을 넣고 이 지식을 더 작고 비용 효율적인 모델로 이전하는 지식 증류라는 방법을 활용합니다. 이를 통해 기존의 수동 레이블링보다 어노테이션 프로세스 속도를 최대 90배까지 높일 수 있습니다.
쉿! 비밀 하나 알려드릴까요? 액티브 러닝이 어렵지 않다고 하면 어떠시겠어요? 쉬운 방법이 있다면요? 운이 좋으시네요. 이 강연에서는 DagsHub의 데이터 엔진을 사용하여 액티브 러닝 파이프라인을 구현하는 방법을 정확히 보여드릴 것입니다. 그리고 파이프라인의 90%는 Jupyter Notebook 또는 Google Colab에서 직접 실행할 수 있습니다! 강연이 끝날 때쯤이면 기존 프로젝트를 액티브 러닝을 사용하여 모델 메트릭을 효율적이고 빠르게 개선하는 프로젝트로 전환하는 데 필요한 정보를 얻게 될 것입니다!
YOLOv8과 오픈 소스 도구를 함께 사용하면 차세대 비전 AI 프로젝트를 빠르게 시작하고 실행할 수 있습니다. 오픈 소스 이미지 저장소, 데이터 라벨링 자동화를 지원하는 라이브러리, 추적 또는 계산 도구, 모델 배포용 서버가 있습니다. YOLOv8과 함께 사용하여 차세대 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보세요.
더 크고 나은 인공 지능(AI) 시스템을 위한 지속적인 글로벌 경쟁은 일자리 시장을 변화시키고, 비즈니스 모델을 파괴하며, 기후 변화 대응 경로에 대한 글로벌 합의에 영향을 미칠 수 있는 새로운 거버넌스 및 사회 복지 구조를 가능하게 함으로써 심오한 사회적 및 환경적 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 그러나 현재의 AI 시스템은 정치 기관을 불안정하게 만들어 기후 변화 완화 및 적응 결정에 영향을 미치고 사회적 안정을 저해하여 잠재적으로 사회적 티핑 이벤트를 초래할 수 있는 편향된 데이터 세트를 기반으로 훈련됩니다. 따라서 사회와 지구적 과제에 대한 직접적 및 간접적 영향을 모두 반영하는 덜 편향된 AI 시스템을 적절하게 설계하는 것이 가장 중요한 문제입니다.
머신러닝(ML) 모델의 양자화는 모델 크기를 크게 줄이고, 낮은 대역폭 요구 사항으로 인해 추론 지연 시간을 단축할 수 있습니다. 정수 계산을 효율적으로 지원하는 하드웨어 옵션에 배포할 경우 성능 향상은 훨씬 더 극적일 수 있습니다. 그러나 양자화는 때때로 허용할 수 없는 수준의 정확도 저하를 초래할 수 있습니다. 본 발표에서는 다양한 실시간 에지 AI 애플리케이션에 적합한 YOLOv8 모델을 효율적으로 양자화하는 방법에 대한 개요를 제시합니다. 또한 다양한 모델 아키텍처 및 데이터 세트에서 뛰어난 사후 훈련 양자화 결과를 보여주는 ReLU6 활성화 함수를 사용하는 YOLOv8 모델 클래스를 소개합니다. 마지막으로, 간단한 API를 사용하여 양자화된 모델을 CPU, Edge TPU 및 Orca(DeGirum의 AI HW 가속기)와 같은 여러 하드웨어 옵션에 배포하는 방법을 설명합니다.
Ultralytics는 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 분할 및 자세 추정과 같은 작업을 위한 최첨단 컴퓨터 비전 모델의 본거지입니다. Weights & Biases는 Ultralytics 워크플로와 통합될 때 실험, 모델 체크포인트를 쉽게 관리하고 실험 결과를 통찰력 있고 직관적인 방식으로 시각화할 수 있도록 지원하는 개발자 우선 MLOps 플랫폼입니다. 이 세션에서는 Ultralytics 및 Weights & Biases를 사용하여 컴퓨터 비전 워크플로를 효과적으로 강화하는 방법을 살펴봅니다.
특허 검색 및 상호 작용 기능을 크게 향상시키는 고급 언어 모델 솔루션인 PatentPT를 만든 방법에 대해 알아보세요. 이 프레젠테이션에서는 대규모 언어 모델을 미세 조정 및 배포하고 엔터프라이즈급 메모리 에이전트를 활용하여 특허를 자동 완성하고, 초록 및 청구항을 생성하고, 풍부한 특허 코퍼스를 사용하여 고급 특허 검색 기능을 수행하는 방법에 대한 실용적인 통찰력을 제공합니다. 최첨단 Activeloop의 Deep Lake, AI용 데이터베이스, 오픈 소스 LLM 모델, Habana Gaudi HPU 하드웨어 및 Amazon Sagemaker의 LLM 추론 API를 사용하여 유사한 솔루션을 개발하는 방법을 안내해 드립니다.
LLM 모델을 학습하고 미세 조정하고, 사용자 지정 기능을 만들고, 검색 API를 배포하는 등 솔루션을 구축하기 위해 거친 건축 청사진과 모든 단계를 안내해 드립니다.
LLM 미세 조정에 대한 실용적인 가이드를 찾는 AI 실무자, AI를 활용한 특허 검색에 관심이 있는 법률 전문가, 또는 AI 기반 솔루션의 미래에 대해 궁금한 분이시든, 저희 강연은 전문 분야에서 LLM을 사용하는 프로세스 및 잠재력에 대한 통찰력을 제공합니다. 크고 작은 기업을 위한 AI용 데이터베이스인 Deep Lake에서 제공하는 맞춤형 LLM 기반 앱을 구축하는 여정에 참여하세요.
오픈 소스 회사는 다른 방식으로 구축됩니다. 이번 강연에서는 투자자들이 시리즈 A 투자를 고려할 때 무엇을 중요하게 생각하는지 다룰 것입니다. 스포일러: 수익이 필요하지 않을 수도 있지만, 확실히 추진력은 필요합니다! 언제 투자를 유치해야 할지 결정하는 데 도움이 되도록 다른 OSS 회사의 최고 수준 지표를 공유하겠습니다.
저희는 마드리드의 Google for Startups에서 커피와 함께 하루를 시작할 것입니다. 오전에는 일련의 강연이 진행되며, Ultralytics가 Google for Startups에서 주최하는 점심시간이 이어집니다. 점심 식사 후에는 더 많은 세션에 다시 참여할 것입니다. YV23을 마무리하기 위해 Google for Startups에서 주최하는 공식 네트워킹 해피아워에 참여하십시오.
직접 참석하면 행사 분위기에 몰입하고, 연사 및 다른 참석자들과 교류하며, 네트워킹 세션에 참여할 수 있습니다. 이는 비전 AI 커뮤니티와 직접 소통할 수 있는 특별한 기회입니다.
YV23 티켓은 온라인 또는 오프라인 참여 여부에 관계없이 완전 무료입니다.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Spain.
YV23은 온라인 및 오프라인 참석 옵션을 모두 제공합니다. 참가를 원하시면 이 페이지에 있는 등록 양식을 작성해 주세요.
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