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
conversas
2,000+
participantes online
150
participantes presenciais
Glenn Jocher
Fundador e Diretor Executivo
Glenn fundou a 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, está empenhado em construir a melhor visão de IA do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, sendo o 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 das ciências informáticas 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 da Edge AI
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 cofundador
Shashi Chilappagari é o cofundador e arquiteto-chefe da DeGirum Corp., uma empresa de semicondutores sem fabricação própria que desenvolve soluções completas de IA para a borda. Antes da DeGirum, foi Diretor de Arquitetura SSD na Marvell Semiconductor Inc. Shashi tem bacharelado e mestrado em tecnologia pelo Instituto Indiano de Tecnologia, Madras, Índia, e doutorado pela Universidade do Arizona, Tucson, Arizona.
Implantação de modelos YOLOv8 quantificados em dispositivos de borda
Merve Noyan
Engenheiro de Advocacia para Programadores
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 fonte aberta com Transformers
Amir Servi
Gestor de produtos de aprendizagem profunda do Edge
Amir é o Gestor de Produtos de Aprendizagem Profunda na Sony. Com mais de 15 anos no espaço tecnológico, ferramentas para programadores e uma vasta experiência no ecossistema de IA na Deci, na Superwise e na AnyVision, Amir é especialista em liderar equipas de produtos e de I&D para fornecer produtos tecnológicos de ponta aos programadores, desde aplicações de visão por computador, passando pela aceleração de redes neurais, até à reformulação da implementação da aprendizagem profunda em dispositivos de ponta.
Colmatar o fosso entre a investigação em IA e a borda em tempo real
Glenn Jocher
Fundador e Diretor Executivo
Glenn fundou a 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, está empenhado em construir a melhor visão de IA do mundo como um bloco de construção para uma futura AGI, sendo o 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 das ciências informáticas 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 da Edge AI
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 cofundador
Shashi Chilappagari é o cofundador e arquiteto-chefe da DeGirum Corp., uma empresa de semicondutores sem fabricação própria que desenvolve soluções completas de IA para a borda. Antes da DeGirum, foi Diretor de Arquitetura SSD na Marvell Semiconductor Inc. Shashi tem bacharelado e mestrado em tecnologia pelo Instituto Indiano de Tecnologia, Madras, Índia, e doutorado pela Universidade do Arizona, Tucson, Arizona.
Implantação de modelos YOLOv8 quantificados em dispositivos de borda
Merve Noyan
Engenheiro de Advocacia para Programadores
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 fonte aberta com Transformers
Amir Servi
Gestor de produtos de aprendizagem profunda do Edge
Amir é o Gestor de Produtos de Aprendizagem Profunda na Sony. Com mais de 15 anos no espaço tecnológico, ferramentas para programadores e uma vasta experiência no ecossistema de IA na Deci, na Superwise e na AnyVision, Amir é especialista em liderar equipas de produtos e de I&D para fornecer produtos tecnológicos de ponta aos programadores, desde aplicações de visão por computador, passando pela aceleração de redes neurais, até à reformulação da implementação da aprendizagem profunda em dispositivos de ponta.
Colmatar o fosso entre a investigação em IA e a borda em tempo real
Kalen Michael
Chefe de Produto
Programador desde que recebeu o seu primeiro computador aos 13 anos, Kalen gosta de resolver desafios da forma mais eficiente possível. Programar e encontrar soluções é algo que realmente o motiva, e não há nada mais emocionante do que a adrenalina que sente quando o seu código é compilado sem erros. Quanto mais linguagens aprende, mais anseia, e está apenas à espera do dia em que possamos descarregar competências como no Matrix.
IA para todos: O HUB da Ultralytics nivela o campo de jogo
Erica Brescia
Diretor Geral
Erica Brescia ingressou na Redpoint Ventures como diretora administrativa em 2022, onde se concentra em
investimentos em infraestrutura, IA, ferramentas de desenvolvedor e segurança. Ela atualmente atua no
conselhos de Dagger, Railway, Xata e Poolside e liderou outras infraestruturas não anunciadas
investimentos. Antes da Redpoint, Erica era a COO do GitHub.
Antes do GitHub, Erica foi co-fundadora e COO da Bitnami, uma empresa de empacotamento e implementação de aplicações de código aberto,
que foi adquirida pela VMware. Foi também co-fundadora e CEO da BitRock, que
desenvolveu tecnologia de empacotamento de software. Erica é líder na comunidade de código aberto
há mais de 15 anos e atua no 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. Vive em Walnut Creek, CA, com o marido, o filho
e a sua hilariante mistura de labrador e chihuahua.
Série As para código aberto: O que os investidores estão à procura
Dr. Ramit Debnath
Cofundador
Professor Assistente de Ciências Sociais Computacionais e Design, na Universidade de Cambridge, Diretor do Grupo de Inteligência Colectiva e Design (Universidade de Cambridge) e primeiro bolseiro Cambridge Zero, co-liderando um esforço de investigação global para melhorar a compreensão pública das alterações climáticas, através da colaboração 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 visitante associado, Caltech. Trabalhou anteriormente na Universidade de Stanford, IEA e IIT Bombay. Bolseiro da Gates.
Inteligência Humana e Mecânica para uma Ação Climática Planetária
Seán Boyle
Cofundador
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 durante 8 anos. Anteriormente, desempenhou funções na Meta e na KPMG.
Membro do Conselho Consultivo da WeDontHaveTime. Membro Honorário do Sigma Squared.
Inteligência Humana e Mecânica para uma Ação Climática Planetária
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Yonatan Geifman
Cofundador e Diretor Executivo
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: Facilitar a 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 o YOLO em (quase) tudo: mais simples e mais rápido!
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Davit Buniatyan
Fundador e Diretor Executivo
Aos 18 anos, Davit Buniatyan foi reconhecido pela primeira vez quando o TechCrunch o apresentou. Depois de concluir uma licenciatura em Ciências Informáticas na University College London (UCL), começou a fazer um doutoramento na Universidade de Princeton aos 20 anos. Enquanto esteve em Princeton, Davit concentrou-se na investigação no prestigiado Princeton Neuroscience Lab, sob a orientação do Professor Sebastian Seung.
Davit foi distinguido com a Gordon Wu Fellowship e com o AWS Machine Learning Research Award. A sua investigação inovadora envolveu o mapeamento do conectoma do cérebro do rato. Enquanto se debatia com os desafios da análise de conjuntos de dados extensos e multimodais no Laboratório de Neurociências, Davit descobriu uma série de desafios prementes na Aprendizagem Automática. Foi assim que Davit passou a desempenhar o papel de diretor executivo fundador da Activeloop. Com o apoio da Y-Combinator e de outros fundos e anjos proeminentes de Silicon Valley, a Activeloop está a construir a Deep Lake, uma base de dados vetorial concebida para acomodar todos os dados de IA.
PatentPT: Construindo uma solução LLM com agentes de memória de nível empresarial
Soumik Rakshit
Engenheiro 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
Estratega 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: Facilitar a IA de visão de código aberto
Dr. Bram Verhoef
Diretor de Aprendizagem Automática
Bram Verhoef tem formação em Estatística, Psicologia e Neurociências. Depois de obter o seu doutoramento em 2010 na KU Leuven, realizou investigação de pós-doutoramento na Universidade de Harvard e na Universidade de Chicago, centrando-se na Neurociência Computacional subjacente aos mecanismos de atenção.
Em 2017, regressou à Bélgica para trabalhar no Imec como membro principal do pessoal técnico, liderando o desenvolvimento de algoritmos relacionados com um novo chip analógico de aprendizagem profunda de computação na memória. Em 2021, co-fundou a Axelera AI e é atualmente Chefe de Aprendizagem de Máquinas, liderando os esforços de otimização de algoritmos para o Acelerador de Aprendizagem Profunda de última geração da Axelera AI.
YOLO Supercharged: Aproveitamento do poder nativo da IA
Mónica Villas
Consultor técnico e professor
Ex-executivo da IBM, trabalhou em TI durante mais de 20 anos. Atualmente trabalha como consultor técnico e professor. Depois de muitos anos em TI, sei como a tecnologia pode ser aplicada para mudar e melhorar o negócio. Sou apaixonado por novas formas de ensinar e aprender, e tenho um profundo conhecimento de Cloud, Analytics, Inteligência Artificial e Tecnologias Exponenciais, enquanto continuo a aprender todos os dias. Tenho grandes capacidades para simplificar coisas complexas, resolver problemas e trabalhar em equipa. Para além da tecnologia, uma das minhas outras paixões são as pessoas. Liderar pessoas foi muito gratificante e, durante os meus 15 anos como líder, tentei sempre dar o exemplo. As pessoas seguiam-me, o que, no fim de contas, é o principal objetivo de um líder. Em toda a minha carreira, as três coisas que mais me ajudaram foram as pessoas, a perseverança e a paixão.
Desafios éticos da IA
Glenn Jocher, da Ultralytics (YOLOv5 e YOLOv8), Yonatan Geifman, da Deci (YOLO-NAS), e Bo Zhang, da Meituan (YOLOv6), reúnem-se 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 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 sectores, mercadorias e funcionalidades fundamentais. No entanto, as redes neuronais profundas consomem recursos excessivos em termos de memória, potência computacional e energia. Para garantir a adoção generalizada da IA, esta deve funcionar de forma eficiente nos dispositivos dos utilizadores finais, respeitando rigorosas restrições térmicas e de energia. Técnicas como a quantização e a compressão desempenham um papel fundamental na atenuação destes desafios.
Neste webinar, o gestor de produtos da Sony, Amir Servi, irá guiá-lo através do kit de ferramentas de compressão de modelos da Sony para quantizar e acelerar modelos de aprendizagem profunda para uma implementação eficiente no edge. Aprenderá a fazer o mesmo com o seu próprio modelo! O que irá aprender:
- A nossa mais recente investigação em técnicas de quantização e a sua implementação num produto prático
- Importância da compressão com reconhecimento de hardware para inferências no edge
- Como os engenheiros e investigadores podem implementar estas 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 o 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, o YOLOv8 e o Ultralytics HUB.
Então, o que torna o Ultralytics YOLO o melhor do mundo?
Os recentes avanços na visão computacional foram significativamente impulsionados pela introdução da arquitetura de transformadores e das abstracções de fácil utilização para pré-treinar, afinar e inferir na biblioteca de transformadores 🤗. Esta palestra fornece uma visão geral dos mais recentes modelos de visão baseados em transformadores, explora os utilitários disponíveis na biblioteca de transformadores 🤗 e oferece insights práticos sobre a filosofia por trás disso.
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 o 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 no 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 a abordagem do preconceito e da equidade até à exploração da transparência, da responsabilidade e do profundo impacto da IA na sociedade, a Mónica fornecerá informações que lançam luz sobre as considerações éticas em torno da IA.
Esta palestra é a sua oportunidade de obter uma compreensão fundamental dos desafios éticos e das responsabilidades associadas à IA. A Mónica irá dotá-lo de conhecimentos essenciais para qualquer pessoa envolvida no desenvolvimento da IA, na tomada de decisões ou na formação de políticas.
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 de base 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 rapidamente em funcionamento o seu próximo projeto de IA de visão. 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 construir a sua próxima aplicação.
Espera-se que a corrida global em curso para sistemas de inteligência artificial (IA) maiores e melhores tenha um profundo impacto social e ambiental, alterando os mercados de trabalho, perturbando os modelos de negócio e permitindo novas estruturas de governação e de bem-estar social que podem afetar o consenso global para as vias de ação climática. No entanto, os actuais sistemas de IA são treinados com base em conjuntos de dados tendenciosos que podem desestabilizar as agências políticas com impacto nas decisões de atenuação e adaptação às alterações climáticas e comprometer a estabilidade social, conduzindo potencialmente a situações de rutura social. Assim, a conceção adequada de um sistema de IA menos tendencioso, que reflicta os efeitos diretos e indirectos nas sociedades e nos desafios planetários, é uma questão de extrema 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.
O 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. O 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.
Saiba como criámos o PatentPT, uma solução avançada de modelo de linguagem que melhora consideravelmente as capacidades de pesquisa e interação de patentes. A apresentação oferece informações práticas sobre o ajuste fino e a implantação de grandes modelos de linguagem e o aproveitamento de agentes de memória de nível empresarial para autocompletar patentes, gerar resumos e reivindicações e realizar funções avançadas de pesquisa de patentes usando o rico corpus de patentes. Iremos explicar-lhe como desenvolver uma solução semelhante utilizando o Deep Lake da Activeloop, a base de dados para IA, modelos LLM de código aberto, hardware HPU Habana Gaudi e APIs de inferência LLM da Amazon Sagemaker.
Iremos explicar-lhe os esquemas arquitectónicos e todos os passos que demos para construir a solução - desde o treino do nosso modelo LLM e o seu ajuste fino, à criação de funcionalidades personalizadas e à implementação de APIs de pesquisa.
Quer seja um profissional de IA à procura de guias práticos para afinar LLMs, um profissional jurídico interessado em tirar partido da IA para a pesquisa de patentes ou simplesmente curioso sobre o futuro das soluções melhoradas por IA, a nossa palestra oferece um vislumbre do processo e do potencial de utilização de LLMs numa área especializada. Junte-se a nós enquanto compartilhamos nossa jornada de criação de aplicativos personalizados alimentados por LLM com Deep Lake, o banco de dados para IA para empresas grandes e pequenas.
Empresas de código aberto são construídas de forma diferente. Nesta palestra, vamos abordar o que os investidores estarão à procura quando considerarem investir na Série A. Spoiler: pode não precisar de receitas, mas definitivamente precisa de impulso! Iremos partilhar as melhores métricas de outras empresas OSS para o ajudar a perceber quando deve 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.
A participação presencial permite-lhe mergulhar na atmosfera do evento, interagir com os oradores e outros participantes e participar em sessões de networking. É uma oportunidade única de interagir diretamente com a comunidade de visão da IA.
Os bilhetes para o YV23 são totalmente gratuitos, quer opte por se juntar a nós virtualmente ou pessoalmente.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Espanha.
O YV23 oferece opções de participação virtual e presencial. Para garantir o seu lugar, basta preencher o formulário de registo que se encontra nesta página.
Se estiveres na China, encontra a transmissão virtual do Bilibili aqui. Se estiver a participar a partir do resto do mundo, sintonize o streaming virtual do Youtube aqui.
