Assista: YOLO Vision 2023 no YouTube Live.
Desenvolvida pela Ultralytics, a #YV23 é a única conferência no mundo que se concentra no desenvolvimento e progresso de visão de IA de código aberto. Acontecerá tanto presencialmente quanto online, pesquisadores, engenheiros e profissionais se reunirão pelo segundo ano consecutivo para compartilhar conhecimento, inovação e progresso. Junte-se a especialistas e líderes em 27 de setembro no Google for Startups em Madrid, Espanha para ultrapassar os limites da nova fronteira da Visão de IA.
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1
dia
18
palestras
2,000+
participantes online
150
participantes presenciais
Glenn Jocher
Fundador e CEO
Glenn fundou a Ultralytics para liderar os esforços de análise de antineutrinos da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial (NGA) dos Estados Unidos, culminando no experimento miniTimeCube e no primeiro Mapa Global de Antineutrinos do mundo publicado na Nature. Uma percepção mais profunda dos profundos mistérios da física de partículas que nos escapam o levou à Inteligência Geral Artificial (AGI) como a melhor solução para a humanidade exceder os limites de nossas próprias mentes e um dia realmente entender o universo e nosso lugar nele. Hoje, ele é impulsionado a construir a melhor IA de visão do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, com o Ultralytics YOLO e o Ultralytics HUB como os líderes dessa obsessão.
KEYONTE: Explorando o Ultralytics YOLO: Avanços na Visão de IA de Última Geração
PAINEL: Facilitando a IA de Código Aberto
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Adrian Boguszewski
Evangelista de Software
Adrian se formou na Universidade de Tecnologia de Gdansk em Ciência da Computação há 8 anos. Depois disso, ele começou sua carreira em visão computacional e aprendizado profundo. Como líder de equipe de cientistas de dados e desenvolvedores Android nos últimos dois anos, Adrian foi responsável por um aplicativo para tirar uma foto profissional (para um documento de identidade ou passaporte) sem sair de casa. Ele é coautor do conjunto de dados LandCover.ai, criador do plug-in OpenCV Image Viewer e palestrante ocasional de Deep Learning. Sua função atual é educar as pessoas sobre o OpenVINO Toolkit. Nas horas vagas, ele é viajante. Você também pode conversar com ele sobre finanças, principalmente investimentos.
PALESTRA PRINCIPAL: Evite a Fila! Aprenda a Construir um Sistema Inteligente de Gestão de Filas com YOLOv8
Elaine Wu
Parceria e Marketing de IA de Edge
Elaine é a gerente de marketing e parcerias de Edge AI na Seeed, uma empresa de hardware IoT desde 2008 e uma Elite Partner da NVIDIA Embedded. Na Seeed, alinhando-se com desenvolvedores, ecossistema e a experiência em hardware da Seeed, ela acredita e se esforça no caminho da plataforma de hardware mais confiável, capacitando todos a alcançar seus objetivos de transformação digital, bem como cocriar produtos de IA de última geração. Ela twitta de @iamelainewu.
Atualize Qualquer Câmera com YOLOv8 sem Codificação
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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.
Implementando Modelos YOLOv8 Quantizados em Dispositivos Edge
Merve Noyan
Engenheiro de Defesa do Desenvolvedor
Merve Noyan é engenheira de defesa do desenvolvedor na Hugging Face, trabalhando em machine learning de código aberto. Ela também é pesquisadora de pós-graduação em machine learning e GDE em Machine Learning.
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 a Ultralytics para liderar os esforços de análise de antineutrinos da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial (NGA) dos Estados Unidos, culminando no experimento miniTimeCube e no primeiro Mapa Global de Antineutrinos do mundo publicado na Nature. Uma percepção mais profunda dos profundos mistérios da física de partículas que nos escapam o levou à Inteligência Geral Artificial (AGI) como a melhor solução para a humanidade exceder os limites de nossas próprias mentes e um dia realmente entender o universo e nosso lugar nele. Hoje, ele é impulsionado a construir a melhor IA de visão do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, com o Ultralytics YOLO e o Ultralytics HUB como os líderes dessa obsessão.
KEYONTE: Explorando o Ultralytics YOLO: Avanços na Visão de IA de Última Geração
PAINEL: Facilitando a IA de Código Aberto
Adrian Boguszewski
Evangelista de Software
Adrian se formou na Universidade de Tecnologia de Gdansk em Ciência da Computação há 8 anos. Depois disso, ele começou sua carreira em visão computacional e aprendizado profundo. Como líder de equipe de cientistas de dados e desenvolvedores Android nos últimos dois anos, Adrian foi responsável por um aplicativo para tirar uma foto profissional (para um documento de identidade ou passaporte) sem sair de casa. Ele é coautor do conjunto de dados LandCover.ai, criador do plug-in OpenCV Image Viewer e palestrante ocasional de Deep Learning. Sua função atual é educar as pessoas sobre o OpenVINO Toolkit. Nas horas vagas, ele é viajante. Você também pode conversar com ele sobre finanças, principalmente investimentos.
PALESTRA PRINCIPAL: Evite a Fila! Aprenda a Construir um Sistema Inteligente de Gestão de Filas com YOLOv8
Elaine Wu
Parceria e Marketing de IA de Edge
Elaine é a gerente de marketing e parcerias de Edge AI na Seeed, uma empresa de hardware IoT desde 2008 e uma Elite Partner da NVIDIA Embedded. Na Seeed, alinhando-se com desenvolvedores, ecossistema e a experiência em hardware da Seeed, ela acredita e se esforça no caminho da plataforma de hardware mais confiável, capacitando todos a alcançar seus objetivos de transformação digital, bem como cocriar produtos de IA de última geração. Ela twitta de @iamelainewu.
Atualize Qualquer Câmera com YOLOv8 sem Codificação
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.
Implementando Modelos YOLOv8 Quantizados em Dispositivos Edge
Merve Noyan
Engenheiro de Defesa do Desenvolvedor
Merve Noyan é engenheira de defesa do desenvolvedor na Hugging Face, trabalhando em machine learning de código aberto. Ela também é pesquisadora de pós-graduação em machine learning e GDE em Machine Learning.
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: Ultralytics HUB nivela o campo de atuação
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 Ciência Social Computacional e Design, na Universidade de Cambridge, Diretor do Grupo de Inteligência Coletiva e Design (Universidade de Cambridge) e o primeiro membro do Cambridge Zero, co-liderando um esforço de pesquisa global para melhorar a compreensão pública das mudanças climáticas, colaborando com instituições acadêmicas líderes, como Caltech, Universidade de Harvard, Universidade de Boston, MCC-Berlim, organizações líderes de políticas públicas, como o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA), Agência Internacional de Energia (AIE) e outros pioneiros no espaço climático e de 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
Atuou como o primeiro Head de Sustentabilidade do Twitter, lançou a primeira estratégia de ação climática em toda a empresa, coproduziu a política inaugural de desinformação/informação incorreta sobre mudanças climáticas e fez parceria com as principais organizações de ação climática, incluindo a Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima (CQNUMC), o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA), a COP27, a FridaysForFuture, a WeDontHaveTime, as principais instituições acadêmicas, incluindo a Universidade de Cambridge, e outros pioneiros no espaço de 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 CEO e cofundador da Deci, a plataforma de desenvolvimento de deep learning. Antes de cofundar a Deci, Yonatan foi membro da equipe MorphNet da Google AI. Ele possui um PhD em Ciência da Computação pelo Technion-Instituto de Tecnologia de Israel e um B.Sc. e M.Sc. em Ciência da Computação pela Universidade Ben-Gurion em Israel. Sua pesquisa se concentrou em tornar as Redes Neurais Profundas (DNNs) mais aplicáveis para tarefas de missão crítica. Foi publicado e apresentado nas principais conferências globais, incluindo a Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informações Neurais (NeurIPS) e a Conferência Internacional de Machine Learning (ICML).
PAINEL: Facilitando o uso da IA de Visão de Código Aberto
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Lakshantha Dissayanake
Engenheiro de Aplicação
Lakshantha é Engenheiro Sênior de Aplicações para Edge AI na Seeed Studio. Ele se mantém ativamente atualizado com as últimas tendências de IA e oferece aplicações de IA embarcada para a comunidade de desenvolvedores por meio de tutoriais wiki passo a passo para NVIDIA Jetson. Além disso, ele ministra *workshops* técnicos e participa da resolução de problemas técnicos enfrentados pela comunidade.
Show and Tell: Como implantar o YOLO em (quase) qualquer coisa: mais simples e 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 projetos de visão computacional de código aberto com interesses de pesquisa nas áreas de computação generativa, restauração de imagem e computação gráfica. Contribuo ativamente para o código aberto, principalmente através da implementação de artigos de pesquisa, exemplos de ML de ponta a ponta e integrações de MLOps para repositórios de código aberto como Ultralytics, Diffusers, Keras, etc.
Potencializando a Ultralytics com Weights & Biases
Bo Zhang
Estrategista de Algoritmos
Bo Zhang é estrategista de algoritmos na Meituan Vision. Ele recebeu seu mestrado em Informática pela Universidade de Trento, Itália, em 2013. Seus esforços anteriores foram dedicados ao aprendizado automático automatizado e à visão computacional. Ele 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: Aproveitando o 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 Deci (YOLO-NAS) e Bo Zhang da Meituan (YOLOv6) se reúnem neste painel para explorar o estado da IA de visão de código aberto. Este painel irá aprofundar os desafios e prioridades encontrados durante a implementação do modelo, fornecendo insights valiosos para uma adoção perfeita da IA. Além disso, os palestrantes abordarão a implementação em dispositivos de borda, examinarão o potencial para módulos de reidentificação de objetos, fornecerão insights sobre a implementação de modelos e muito mais.
Existem cerca de 1 bilhão de câmeras de rede implantadas em todo o mundo. Câmeras inteligentes, alimentadas por IA avançada, podem se concentrar no que é mais importante e trazer segurança para todos, desde motoristas e pedestres até varejistas e compradores. Vamos guiá-lo pelo desempenho geral de edge para aplicações de análise de vídeo, realizando inferências no NVIDIA Jetson, e você pode atualizar qualquer câmera legada com o modelo YOLOv8 sem nenhuma linha de código.
Junte-se a nós para ver como a plataforma Metis da Axelera AI oferece desempenho e usabilidade líderes do setor, a apenas uma fração do custo e do consumo de energia das soluções disponíveis atualmente. Descubra os resultados impressionantes de nossa solução de hardware e software, otimizando os modelos YOLO para inferência em dispositivos de borda.
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 diminui as barreiras para entrar no mundo do ML, tornando-o acessível a indivíduos e empresas, independentemente da experiência em programação. Saiba como esta plataforma está preparada para revolucionar a forma como abordamos o machine learning, capacitando uma nova geração de entusiastas de dados a transformar suas ideias em realidade com uma facilidade sem precedentes.
E não perca o nosso grande anúncio...
Implementar modelos de última geração em dispositivos embarcados, desde Edge GPU da NVIDIA Jetson até pequenos MCUs, apresenta desafios e limitações. Percorreremos como implementar esses modelos, incluindo o YOLOv8, na abordagem simplificada e no desempenho geral de borda para aplicações de análise de vídeo com inferência no NVIDIA Jetson.
Glenn está em uma busca implacável para desenvolver a melhor IA de Visão do mundo. Para ele, isso não é apenas uma conquista tecnológica, mas um passo vital para realizar o potencial da AGI. As pontas de lança desta busca implacável são nada menos que o YOLOv5, YOLOv8 e o Ultralytics HUB.
Então, o que torna o 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 de longas filas no caixa do varejo? Nosso sistema de gerenciamento inteligente de filas é a resposta! Junte-se a nós para um tutorial passo a passo sobre como criar um sistema desse tipo usando OpenVINO e YOLOv8. Explicaremos o processo de integração dessas poderosas ferramentas de código aberto para desenvolver uma solução completa que pode ser implementada em ambientes de checkout de varejo. Você aprenderá como otimizar o aplicativo para obter um desempenho excelente. Seja você um desenvolvedor experiente ou novo em IA, esta sessão fornecerá dicas práticas e melhores práticas para construir sistemas inteligentes usando OpenVINO. Ao final da apresentação, você terá o conhecimento e os recursos para construir 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 Fundação podem ser exigentes em termos de computação de GPU e podem não ser adequados para aplicações em tempo real, especialmente se você quiser escalar milhões de Pontos de Venda Autônomos. Mas aproveitamos o método chamado destilação de conhecimento, onde colocamos nossos modelos de fundação para tarefas complexas, como anotações, e transferimos esse conhecimento para modelos menores e econômicos. Isso nos permite acelerar nosso processo de anotação até 90 vezes mais rápido do que a rotulagem tradicional humana.
Psiu. Quer ouvir um segredo? E se eu te dissesse que o aprendizado ativo não precisa ser difícil. E se houvesse... uma maneira fácil? Você está com sorte. Esta palestra mostrará exatamente como implementar um pipeline de aprendizado ativo usando o Data Engine do DagsHub. E 90% do pipeline pode ser executado diretamente em um Jupyter Notebook ou no Google Colab! Ao final da palestra, você terá as informações necessárias para converter seu projeto existente em um que use aprendizado ativo para melhorar de forma eficiente e rápida as métricas de seus modelos!
Usar ferramentas de código aberto com YOLOv8 pode ajudar você a colocar seu próximo projeto de visão de IA 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. Aprenda como usá-los com YOLOv8 para construir 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 machine learning (ML) pode levar a uma diminuição significativa no tamanho do modelo, bem como à redução na latência de inferência devido a requisitos de largura de banda mais baixos. Quando implementado em opções de hardware que suportam cálculos inteiros de forma eficiente, os ganhos de desempenho podem ser ainda mais dramáticos. No entanto, a quantização pode, por vezes, levar a uma degradação inaceitável na 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 borda 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. Finalmente, ilustramos como os modelos quantizados podem ser implementados em várias opções de hardware, como CPUs, Edge TPUs e Orca (acelerador de IA HW da DeGirum) usando APIs simples.
Ultralytics é o lar de modelos de visão computacional de ponta (state-of-the-art) para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação de imagens e estimativa de pose. Weights & Biases é uma plataforma MLOps focada no desenvolvedor que, quando integrada a um fluxo de trabalho Ultralytics, nos permite gerenciar facilmente nossos experimentos, checkpoints de modelos e visualizar os resultados de nossos experimentos de maneira perspicaz e intuitiva. Nesta sessão, exploraremos como podemos efetivamente turbinar 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.
Começaremos o dia no Google for Startups em Madrid com café. A manhã apresenta uma série de palestras, seguida por um intervalo para almoço oferecido pela Ultralytics no Google for Startups. Após o almoço, voltaremos para mais sessões. Para encerrar o YV23, junte-se a nós para um happy hour de networking oficial, também oferecido 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.
