Ver: YOLO Vision 2023 no YouTube Live.
Com o apoio da Ultralytics, a #YV23 é a única conferência do mundo que se centra no desenvolvimento e progresso da IA de visão de código aberto. A decorrer em pessoa e online, investigadores, engenheiros e profissionais irão reunir-se pelo segundo ano consecutivo para partilhar conhecimento, inovação e progresso. Junte-se a especialistas e líderes no dia 27 de setembro no Google for Startups em Madrid, Espanha, para ultrapassar os limites da nova fronteira da IA de visão.
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1
dia
18
palestras
2,000+
participantes online
150
participantes presenciais
Glenn Jocher
Fundador e CEO
Glenn fundou Ultralytics para liderar os esforços de análise de antineutrinos da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial dos Estados Unidos (NGA), que culminaram na experiência miniTimeCube e no primeiro Mapa Global de Antineutrinos publicado na Nature. Uma compreensão mais profunda dos profundos mistérios da física de partículas que nos escapam levou-o à Inteligência Geral Artificial (AGI) como a melhor solução para a humanidade ultrapassar os limites da nossa própria mente e um dia compreender verdadeiramente o universo e o nosso lugar nele. Atualmente, ele está empenhado em construir a melhor visão de IA do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, sendo Ultralytics YOLO e o Ultralytics HUB as pontas de lança desta obsessão.
KEYONTE: Explorar a Ultralytics YOLO: Avanços no estado da arte da IA de visão
PAINEL: Facilitar a IA de fonte aberta
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Adrian Boguszewski
Evangelista de Software
Adrian licenciou-se na Universidade de Tecnologia de Gdansk no domínio da informática há 8 anos. Depois disso, começou a sua carreira em visão computacional e aprendizagem profunda. Como líder de uma equipa de cientistas de dados e programadores Android nos últimos dois anos, Adrian foi responsável por uma aplicação que permite tirar uma fotografia profissional (para um bilhete de identidade ou passaporte) sem sair de casa. É coautor do conjunto de dados LandCover.ai, criador do OpenCV Image Viewer Plugin e, ocasionalmente, professor de aprendizagem profunda. O seu papel atual é educar as pessoas sobre o OpenVINO Toolkit. No seu tempo livre, é um viajante. Também pode falar com ele sobre finanças, especialmente investimentos.
PALAVRA-CHAVE: Pule a fila! Saiba como criar um sistema de gestão de filas inteligente com o YOLOv8
Elaine Wu
Parceria e Marketing de IA de Edge
Elaine é a gestora de marketing e parcerias da Edge AI na Seeed, uma empresa de hardware IoT desde 2008 e parceira de elite da NVIDIA Embedded. Na Seeed, ao alinhar-se com os desenvolvedores, o ecossistema e a experiência em hardware da Seeed, ela acredita e se esforça no caminho da plataforma de hardware mais confiável, capacitando todos a atingir seus objetivos de transformação digital, bem como a co-criação de produtos de IA de última geração. Ela escreve no Twitter em @iamelainewu.
Actualize qualquer câmara com o YOLOv8 de uma forma sem código
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Shashi Chilappagari
Arquiteto Chefe e Co-Fundador
Shashi Chilappagari é o cofundador e arquiteto-chefe da DeGirum Corp., uma empresa de semicondutores fabless que constrói soluções completas de IA para a borda. Antes da DeGirum, foi Diretor de Arquitetura de SSD na Marvell Semiconductor Inc. Shashi possui diplomas de B. Tech e M. Tech do Indian Institute of Technology, Madras, Índia e Ph.D. da Universidade do Arizona, Tucson, Arizona.
Implantação de modelos YOLOv8 quantificados em dispositivos de borda
Merve Noyan
Engenheiro de Defesa do Desenvolvedor
Merve Noyan é engenheira na Hugging Face, trabalhando em aprendizagem automática de código aberto. É também investigadora licenciada em aprendizagem automática e GDE em aprendizagem automática.
Visão de Código Aberto com Transformers
Amir Servi
Gerente de Produto de Deep Learning de Borda (Edge)
Amir é o Gerente de Produto de Edge Deep Learning na Sony. Com mais de 15 anos na área de tecnologia, ferramentas de desenvolvedor e vasta experiência no ecossistema de IA tanto na Deci, Superwise e AnyVision, Amir é especialista em liderar equipes de produto e P&D para fornecer produtos de tecnologia de ponta para desenvolvedores, desde aplicações de visão computacional, passando por aceleração de redes neurais, até a reformulação da implantação de deep learning em dispositivos edge.
Preenchendo a Lacuna entre a Pesquisa de IA e a Borda em Tempo Real
Glenn Jocher
Fundador e CEO
Glenn fundou Ultralytics para liderar os esforços de análise de antineutrinos da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial dos Estados Unidos (NGA), que culminaram na experiência miniTimeCube e no primeiro Mapa Global de Antineutrinos publicado na Nature. Uma compreensão mais profunda dos profundos mistérios da física de partículas que nos escapam levou-o à Inteligência Geral Artificial (AGI) como a melhor solução para a humanidade ultrapassar os limites da nossa própria mente e um dia compreender verdadeiramente o universo e o nosso lugar nele. Atualmente, ele está empenhado em construir a melhor visão de IA do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, sendo Ultralytics YOLO e o Ultralytics HUB as pontas de lança desta obsessão.
KEYONTE: Explorar a Ultralytics YOLO: Avanços no estado da arte da IA de visão
PAINEL: Facilitar a IA de fonte aberta
Adrian Boguszewski
Evangelista de Software
Adrian licenciou-se na Universidade de Tecnologia de Gdansk no domínio da informática há 8 anos. Depois disso, começou a sua carreira em visão computacional e aprendizagem profunda. Como líder de uma equipa de cientistas de dados e programadores Android nos últimos dois anos, Adrian foi responsável por uma aplicação que permite tirar uma fotografia profissional (para um bilhete de identidade ou passaporte) sem sair de casa. É coautor do conjunto de dados LandCover.ai, criador do OpenCV Image Viewer Plugin e, ocasionalmente, professor de aprendizagem profunda. O seu papel atual é educar as pessoas sobre o OpenVINO Toolkit. No seu tempo livre, é um viajante. Também pode falar com ele sobre finanças, especialmente investimentos.
PALAVRA-CHAVE: Pule a fila! Saiba como criar um sistema de gestão de filas inteligente com o YOLOv8
Elaine Wu
Parceria e Marketing de IA de Edge
Elaine é a gestora de marketing e parcerias da Edge AI na Seeed, uma empresa de hardware IoT desde 2008 e parceira de elite da NVIDIA Embedded. Na Seeed, ao alinhar-se com os desenvolvedores, o ecossistema e a experiência em hardware da Seeed, ela acredita e se esforça no caminho da plataforma de hardware mais confiável, capacitando todos a atingir seus objetivos de transformação digital, bem como a co-criação de produtos de IA de última geração. Ela escreve no Twitter em @iamelainewu.
Actualize qualquer câmara com o YOLOv8 de uma forma sem código
Shashi Chilappagari
Arquiteto Chefe e Co-Fundador
Shashi Chilappagari é o cofundador e arquiteto-chefe da DeGirum Corp., uma empresa de semicondutores fabless que constrói soluções completas de IA para a borda. Antes da DeGirum, foi Diretor de Arquitetura de SSD na Marvell Semiconductor Inc. Shashi possui diplomas de B. Tech e M. Tech do Indian Institute of Technology, Madras, Índia e Ph.D. da Universidade do Arizona, Tucson, Arizona.
Implantação de modelos YOLOv8 quantificados em dispositivos de borda
Merve Noyan
Engenheiro de Defesa do Desenvolvedor
Merve Noyan é engenheira na Hugging Face, trabalhando em aprendizagem automática de código aberto. É também investigadora licenciada em aprendizagem automática e GDE em aprendizagem automática.
Visão de Código Aberto com Transformers
Amir Servi
Gerente de Produto de Deep Learning de Borda (Edge)
Amir é o Gerente de Produto de Edge Deep Learning na Sony. Com mais de 15 anos na área de tecnologia, ferramentas de desenvolvedor e vasta experiência no ecossistema de IA tanto na Deci, Superwise e AnyVision, Amir é especialista em liderar equipes de produto e P&D para fornecer produtos de tecnologia de ponta para desenvolvedores, desde aplicações de visão computacional, passando por aceleração de redes neurais, até a reformulação da implantação de deep learning em dispositivos edge.
Preenchendo a Lacuna entre a Pesquisa de IA e a Borda em Tempo Real
Kalen Michael
Chefe de Produto
Um programador desde que ganhou seu primeiro computador aos 13 anos, Kalen gosta de resolver desafios da maneira mais eficiente possível. Programar e encontrar soluções é algo que realmente o impulsiona, e não há nada mais emocionante do que a adrenalina que ele sente quando seu código compila sem erros. Quanto mais linguagens ele aprende, mais ele deseja, e ele está apenas esperando o dia em que poderemos baixar habilidades como em Matrix.
IA para todos: O HUB Ultralytics nivela o campo de jogo
Erica Brescia
Diretor-gerente
Erica Brescia juntou-se à Redpoint Ventures como diretora administrativa em 2022, onde se concentra em
investimentos em infraestrutura, IA, ferramentas de desenvolvedor e segurança. Atualmente, ela faz parte dos
conselhos da Dagger, Railway, Xata e Poolside e liderou outros investimentos não anunciados em infraestrutura
. Antes da Redpoint, Erica foi COO do GitHub. Antes do GitHub, Erica foi co-
fundadora e COO da Bitnami, uma empresa de empacotamento e implantação de aplicativos de código aberto,
que foi adquirida pela VMware. Ela também foi co-fundadora e CEO da BitRock, que
desenvolveu tecnologia de empacotamento de software. Erica tem sido uma líder na comunidade de código aberto
por mais de 15 anos e faz parte do conselho da Linux Foundation desde 2016.
Antes de ingressar na Redpoint, Erica foi investidora anjo e consultora de empresas como Netlify,
Coda, Whimsical, Xata e Byteboard. Ela mora em Walnut Creek, CA, com seu marido, filho
e sua hilária mistura de laboratório com chihuahua.
Série A para Open Source: O que os investidores estão procurando
Dr. Ramit Debnath
Co-Fundador
Professor Assistente de Ciências Sociais Computacionais e Design, na Universidade de Cambridge, Diretor do Grupo de Inteligência Colectiva e Design (Universidade de Cambridge) e o primeiro bolseiro Cambridge Zero, co-liderando um esforço de investigação global para melhorar a compreensão pública das alterações climáticas, colaborando com instituições académicas de renome como a Caltech, a Universidade de Harvard, a Universidade de Boston, o MCC-Berlim, organizações de políticas públicas de renome como o Programa das Nações Unidas para o Ambiente (PNUA), a Agência Internacional da Energia (AIE) e outros pioneiros no domínio do clima e da sustentabilidade.
Professor Associado Visitante, Caltech. Anteriormente trabalhou na Universidade de Stanford, IEA e IIT Bombay. Bolsista Gates.
Inteligência Humana e de Máquina para Ação Climática Planetária
Seán Boyle
Co-Fundador
Foi o primeiro Diretor de Sustentabilidade do Twitter, lançou a primeira estratégia de ação climática a nível da empresa, co-produziu a primeira política de desinformação e de erro sobre as alterações climáticas e estabeleceu parcerias com as principais organizações de ação climática, incluindo a Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre as Alterações Climáticas (CQNUAC), o Programa das Nações Unidas para o Ambiente (PNUA), a COP27, FridaysForFuture, WeDontHaveTime, instituições académicas de renome, incluindo a Universidade de Cambridge, e outros pioneiros no domínio da ação climática.
Trabalhou no Twitter por 8 anos. Anteriormente, ocupou cargos na Meta e na KPMG.
Membro do Conselho Consultivo da WeDontHaveTime. Membro Honorário da Sigma Squared.
Inteligência Humana e de Máquina para Ação Climática Planetária
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Yonatan Geifman
Co-Fundador & CEO
Yonatan Geifman é o diretor executivo e cofundador da Deci, a plataforma de desenvolvimento de aprendizagem profunda. Antes de co-fundar a Deci, Yonatan foi membro da equipa MorphNet da Google AI. Tem um doutoramento em Ciências Informáticas pelo Technion-Israel Institute of Technology e um B.Sc. e M.Sc. em Ciências Informáticas pela Universidade Ben-Gurion, em Israel. A sua investigação centrou-se em tornar as Redes Neuronais Profundas (DNN) mais aplicáveis a tarefas de missão crítica. Foi publicada e apresentada nas principais conferências mundiais, incluindo a Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS) e a Conferência Internacional sobre Aprendizagem Automática (ICML).
PAINEL: Facilitando o uso da IA de Visão de Código Aberto
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Lakshantha Dissayanake
Engenheiro de Aplicação
Lakshantha é engenheiro de aplicações sénior para IA de ponta na Seeed Studio. Mantém-se ativamente atualizado com as últimas tendências de IA e fornece aplicações de IA incorporadas à comunidade de programadores através de tutoriais wiki passo-a-passo para o NVIDIA Jetson. Além disso, ele oferece workshops técnicos e participa da resolução de problemas técnicos enfrentados pela comunidade.
Show and Tell: Como implementar YOLO em (quase) tudo: mais simples e mais rápido!
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Davit Buniatyan
Fundador e CEO
Aos 18 anos, Davit Buniatyan ganhou reconhecimento pela primeira vez quando a TechCrunch o apresentou. Depois de concluir uma graduação em Ciência da Computação no University College London (UCL), ele começou a cursar um Ph.D. na Universidade de Princeton aos 20 anos. Enquanto estava em Princeton, Davit se concentrou em pesquisa no prestigioso Princeton Neuroscience Lab sob a orientação do Professor Sebastian Seung.
Davit foi homenageado com a Gordon Wu Fellowship e o AWS Machine Learning Research Award. Sua pesquisa inovadora envolveu o mapeamento do conectoma do cérebro do rato. Ao lidar com desafios na análise de extensos conjuntos de dados multimodais no Neuroscience Lab, Davit descobriu vários desafios urgentes em Machine Learning. Foi assim que Davit fez a transição para o cargo de CEO fundador da Activeloop. Apoiada pela Y-Combinator e outros fundos e investidores-anjo proeminentes do Vale do Silício, a Activeloop está construindo o Deep Lake, um Banco de Dados Vetorial projetado para acomodar todos os dados de IA.
PatentPT: Construindo uma solução alimentada por LLM com agentes de memória de nível empresarial
Soumik Rakshit
Engenheiro de ML
Engenheiro de ML na Weights & Biases e Google Developer Expert em JAX. Também trabalho em projectos open-source de visão computacional com interesses de investigação nos domínios da computação generativa, restauro de imagens e computação gráfica. Contribuo ativamente para o código aberto, principalmente através da implementação de artigos de investigação, exemplos de ML de ponta a ponta e integrações de MLOps para repositórios de código aberto como Ultralytics, Diffusers, Keras, etc.
Supercharging Ultralytics with Weights & Biases
Bo Zhang
Estrategista de Algoritmos
Bo Zhang é um estratega de algoritmos na Meituan Vision. Obteve o seu mestrado em Informática na Universidade de Trento, Itália, em 2013. Os seus esforços anteriores foram dedicados à aprendizagem automática de máquinas e à visão computacional. Colaborou rigorosamente no projeto YOLOv6 .
PAINEL: Facilitando o uso da IA de Visão de Código Aberto
Dr. Bram Verhoef
Chefe de Aprendizado de Máquina
Bram Verhoef tem formação em Estatística, Psicologia e Neurociência. Depois de receber seu PhD em 2010 pela KU Leuven, ele conduziu pesquisa de pós-doutorado na Universidade de Harvard e na Universidade de Chicago, com foco na Neurociência Computacional subjacente aos mecanismos de atenção.
Em 2017, ele retornou à Bélgica para trabalhar na Imec como Principal Member of Technical Staff, liderando o desenvolvimento de algoritmos relacionados a um novo chip de Deep Learning analógico compute-in-memory. Em 2021, ele co-fundou a Axelera AI e atualmente é Head of Machine Learning, liderando os esforços de otimização de algoritmos para o Deep Learning Accelerator de última geração da Axelera AI.
YOLO Supercharged: Aproveitamento do poder nativo da IA
Mónica Villas
Consultor Técnico e Palestrante
Ex-executivo da IBM, trabalhando em TI há mais de 20 anos. Atualmente trabalhando como consultor técnico e palestrante. Depois de muitos anos em TI, sei como a tecnologia pode ser aplicada para mudar e melhorar os negócios. Sou apaixonado por novas formas de ensinar e aprender e tenho um profundo conhecimento de Cloud, Analytics, Inteligência Artificial e Tecnologias Exponenciais, enquanto continuo aprendendo todos os dias. Como engenheiro, amo tecnologia e mudar o mundo. Tenho grandes habilidades para simplificar coisas complexas, resolver problemas e trabalhar em equipe. Além da tecnologia, uma das minhas outras paixões são as pessoas. Liderar pessoas foi muito gratificante e, durante meus 15 anos como líder, sempre tentei liderar pelo exemplo. As pessoas me seguiram, o que no final é o principal objetivo de um líder. Em toda a minha carreira, as 3 coisas que mais me ajudaram foram pessoas, perseverança e paixão.
Desafios Éticos da IA
Glenn Jocher, da Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8), Yonatan Geifman, da DeciYOLO), e Bo Zhang, da MeituanYOLOv6), reúnem-se neste painel para explorar o estado da IA de visão de código aberto. Este painel irá aprofundar os desafios e as prioridades encontradas durante a implementação do modelo, fornecendo informações valiosas para uma adoção perfeita da IA. Além disso, os membros do painel abordarão a implementação em dispositivos de ponta, examinarão o potencial dos módulos de reidentificação de objectos, fornecerão informações sobre a implementação de modelos e muito mais.
Existem cerca de mil milhões de câmaras de rede instaladas em todo o mundo. As câmaras inteligentes alimentadas por IA avançada podem concentrar-se no que é mais importante e proporcionar segurança aos espaços para todos, desde condutores e peões a retalhistas e compradores. Iremos guiá-lo através do desempenho geral de ponta para aplicações de análise de vídeo com inferência no NVIDIA Jetson e pode atualizar qualquer câmara antiga com o modelo YOLOv8 sem qualquer linha de código.
Junte-se a nós para ver como a plataforma Metis da Axelera AI proporciona um desempenho e uma facilidade de utilização líderes na indústria, apenas por uma fração do custo e do consumo de energia das soluções atualmente disponíveis. Descubra os resultados impressionantes da nossa solução de hardware e software, optimizando os modelos YOLO para inferência em dispositivos de ponta.
A IA está a transformar vários setores, commodities e funcionalidades fundamentais. No entanto, as redes neurais profundas consomem recursos excessivos em termos de memória, poder computacional e energia. Para garantir a adoção generalizada da IA, ela deve operar de forma eficiente em dispositivos de utilizadores finais, respeitando rigorosas restrições de energia e térmicas. Técnicas como a quantização e a compressão desempenham um papel fundamental na mitigação destes desafios.
Neste webinar, o gerente de produtos da Sony, Amir Servi, irá guiá-lo pelo Model Compression Toolkit da Sony para quantizar e acelerar modelos de deep learning para uma implantação de borda eficiente. Você aprenderá como fazer o mesmo para o seu próprio modelo! O que você aprenderá:
- Nossa pesquisa mais recente em técnicas de quantização e sua implementação em um produto prático
- Importância da compressão com reconhecimento de hardware para inferência na borda
- Como engenheiros e pesquisadores podem implementar essas técnicas através do Sony MCT
O Ultralytics HUB reduz as barreiras para entrar no mundo do ML, tornando-o acessível a indivíduos e empresas, independentemente da experiência em codificação. Saiba como esta plataforma está preparada para revolucionar a forma como abordamos a aprendizagem automática, capacitando uma nova geração de entusiastas de dados a transformar as suas ideias em realidade com uma facilidade sem precedentes.
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A implementação de modelos de última geração em dispositivos incorporados, desde a GPU Edge do NVIDIA Jetson até pequenos MCUs, apresenta desafios e limitações. Iremos explicar como implementar estes modelos, incluindo YOLOv8 , na abordagem simplificada e no desempenho geral da borda para aplicações de análise de vídeo inferencing no NVIDIA Jetson.
Glenn está numa busca incessante para desenvolver a melhor Vision AI do mundo. Para ele, não se trata apenas de uma conquista tecnológica, mas de um passo fundamental para a concretização do potencial da AGI. As pontas de lança desta busca incessante são nada mais nada menos do que o YOLOv5, YOLOv8 e o Ultralytics HUB.
Então, o que tornaYOLO Ultralytics YOLO o melhor do mundo?
Os avanços recentes na visão computacional foram significativamente impulsionados pela introdução da arquitetura transformer e pelas abstrações fáceis de usar para pré-treinar, ajustar e inferir na biblioteca 🤗 transformers. Esta palestra oferece uma visão geral dos modelos de visão baseados em transformer mais recentes, explora os utilitários disponíveis na biblioteca 🤗 transformers e oferece insights práticos sobre a filosofia por trás dela.
Cansado das longas filas nas caixas de venda a retalho? O nosso sistema de Gestão Inteligente de Filas de Espera é a resposta! Junte-se a nós para um tutorial passo a passo sobre como criar um sistema deste tipo utilizando o OpenVINO e YOLOv8. Iremos guiá-lo através do processo de integração destas poderosas ferramentas de código aberto para desenvolver uma solução de ponta a ponta que pode ser implementada em ambientes de caixa de retalho. Aprenderá a otimizar a aplicação para obter um desempenho excecional. Quer seja um programador experiente ou um novato em IA, esta sessão fornecerá dicas práticas e práticas recomendadas para a criação de sistemas inteligentes utilizando o OpenVINO. No final da apresentação, terá o conhecimento e os recursos para criar a sua própria solução.
Numa era definida por rápidos avanços na inteligência artificial (IA), navegar pelo panorama ético desta tecnologia é fundamental. Nesta sessão, Mónica irá desvendar a intrincada teia de dilemas éticos que acompanham o poder transformador da IA. Desde abordar o viés e a justiça até explorar a transparência, a responsabilização e o profundo impacto da IA na sociedade, Mónica fornecerá insights que lançam luz sobre as considerações éticas em torno da IA.
Esta palestra é a sua oportunidade de obter uma compreensão fundamental dos desafios e responsabilidades éticas associadas à IA. Mónica irá equipá-lo com conhecimentos essenciais para qualquer pessoa envolvida no desenvolvimento, tomada de decisões ou formulação de políticas de IA.
Os modelos de base podem ser exigentes em termos de computação GPU e podem não ser adequados para aplicações em tempo real, especialmente se pretender escalar milhões de pontos de compra autónomos. Mas tiramos partido do método denominado destilação de conhecimentos, em que colocamos os nossos modelos básicos para tarefas complexas, como anotações, e transferimos esses conhecimentos para modelos mais pequenos e económicos. Isto permite-nos acelerar o nosso processo de anotação até 90 vezes mais rápido do que a etiquetagem humana tradicional.
Pssst. Queres ouvir um segredo? E se eu lhe dissesse que a aprendizagem ativa não tem de ser difícil. E se houvesse... uma maneira fácil? Está com sorte. Esta palestra irá mostrar-lhe exatamente como implementar um pipeline de aprendizagem ativa utilizando o Motor de Dados do DagsHub. E 90% do pipeline pode ser executado diretamente num Jupyter Notebook ou no Google Colab! No final da palestra, terá a informação necessária para converter o seu projeto existente num que utilize a aprendizagem ativa para melhorar de forma eficiente e rápida as métricas dos seus modelos!
A utilização de ferramentas de código aberto com o YOLOv8 pode ajudá-lo a colocar o seu próximo projeto de IA de visão em funcionamento, rapidamente. Existem repositórios de imagens de código aberto, bibliotecas para ajudar a automatizar a rotulagem de dados, ferramentas para rastreamento ou contagem e servidores para implantar seus modelos. Saiba como utilizá-los com o YOLOv8 para criar a sua próxima aplicação.
Espera-se que a corrida global contínua por sistemas de inteligência artificial (IA) maiores e melhores tenha um profundo impacto social e ambiental, alterando os mercados de trabalho, interrompendo modelos de negócios e permitindo novas estruturas de governança e bem-estar social que podem afetar o consenso global para os caminhos de ação climática. No entanto, os atuais sistemas de IA são treinados em conjuntos de dados enviesados que podem desestabilizar as agências políticas, impactando as decisões de mitigação e adaptação às mudanças climáticas e comprometendo a estabilidade social, levando potencialmente a eventos de inflexão social. Assim, o design apropriado de um sistema de IA menos enviesado que reflita os efeitos diretos e indiretos nas sociedades e nos desafios planetários é uma questão de suma importância.
A quantização de modelos de aprendizagem automática (ML) pode levar a uma diminuição significativa do tamanho do modelo, bem como a uma redução da latência de inferência devido a menores requisitos de largura de banda. Quando implementada em opções de hardware que suportam eficientemente cálculos inteiros, os ganhos de desempenho podem ser ainda mais dramáticos. No entanto, a quantização pode, por vezes, conduzir a uma degradação inaceitável da precisão. Nesta palestra, apresentamos uma visão geral dos métodos para quantizar eficientemente os modelos YOLOv8 , tornando-os uma excelente escolha para várias aplicações de IA de ponta em tempo real. Também apresentamos uma classe de modelos YOLOv8 com função de ativação ReLU6 que mostram excelentes resultados de quantização pós-treinamento em uma variedade de arquiteturas de modelo e conjuntos de dados. Por fim, ilustramos como os modelos quantizados podem ser implantados em várias opções de hardware, como CPUs, Edge TPUs e Orca (acelerador AI HW da DeGirum) usando APIs simples.
Ultralytics é o lar de modelos de visão computacional de ponta e de última geração para tarefas como classificação de imagens, deteção de objectos, segmentação de imagens e estimativa de pose. Weights & Biases é uma plataforma MLOps que, quando integrada num fluxo de trabalho Ultralytics , permite-nos gerir facilmente as nossas experiências, modelar pontos de controlo e visualizar os resultados das nossas experiências de uma forma perspicaz e intuitiva. Nesta sessão, exploraremos como podemos turbinar efetivamente nossos fluxos de trabalho de visão computacional usando Ultralytics e Weights & Biases.
Aprenda como criamos o PatentPT, uma solução avançada de modelo de linguagem que aprimora muito a pesquisa e as capacidades de interação de patentes. A apresentação oferece insights práticos sobre o ajuste fino e a implantação de grandes modelos de linguagem e o aproveitamento de agentes de memória de nível empresarial para preencher automaticamente patentes, gerar resumos e reivindicações e conduzir funções avançadas de pesquisa de patentes usando o rico corpus de patentes. Mostraremos como desenvolver uma solução semelhante usando o Deep Lake da Activeloop de ponta, o banco de dados para IA, modelos LLM de código aberto, hardware Habana Gaudi HPU e APIs de inferência LLM da Amazon Sagemaker.
Mostraremos os projetos arquitetônicos e todas as etapas que tomamos para construir a solução - desde o treinamento de nosso modelo LLM e o ajuste fino, a criação de recursos personalizados e a implantação de APIs de pesquisa.
Se você é um profissional de IA em busca de guias práticos sobre o ajuste fino de LLMs, um profissional jurídico interessado em aproveitar a IA para pesquisa de patentes ou simplesmente curioso sobre o futuro de soluções aprimoradas por IA, nossa palestra oferece um vislumbre do processo e do potencial do uso de LLMs em um campo especializado. Junte-se a nós enquanto compartilhamos nossa jornada de construção de aplicativos personalizados alimentados por LLM, alimentados por Deep Lake, o banco de dados para IA para empresas grandes e pequenas.
Empresas de código aberto são construídas de forma diferente. Nesta palestra, abordaremos o que os investidores procurarão ao considerar investir na Série A. Alerta de spoiler: você pode não precisar de receita, mas definitivamente precisa de momentum! Compartilharemos as melhores métricas da categoria de outras empresas de OSS para ajudá-lo a descobrir quando aumentar.
Vamos começar o dia no Google for Startups em Madrid com um café. A manhã inclui uma série de palestras, seguidas de uma pausa para almoço organizada pela Ultralytics no Google for Startups. Depois do almoço, voltaremos a participar em mais sessões. Para encerrar o YV23, junte-se a nós para uma happy hour oficial de networking, também organizada no Google for Startups.
Participar presencialmente permite que você mergulhe na atmosfera do evento, interaja com palestrantes e outros participantes e participe de sessões de networking. É uma oportunidade única de se envolver diretamente com a comunidade de visão de IA.
Os ingressos para o YV23 são totalmente gratuitos, quer você opte por participar virtualmente ou pessoalmente.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Espanha.
O YV23 oferece opções de participação virtual e presencial. Para garantir sua vaga, basta preencher o formulário de inscrição disponível nesta página.
Se estiver na China, encontre a transmissão virtual Bilibili aqui. Se estiver a juntar-se do resto do mundo, sintonize usando a transmissão virtual do Youtube aqui.
