Смотреть: YOLO Vision 2023 в прямом эфире на YouTube.
Конференция #YV23, организованная компанией Ultralytics, является единственной в мире конференцией, посвященной развитию и прогрессу ИИ с открытым исходным кодом. Проходящая как в очной, так и в онлайн-режиме, конференция уже второй год подряд собирает исследователей, инженеров и практиков, чтобы поделиться знаниями, инновациями и достижениями. Присоединяйтесь к экспертам и лидерам 27 сентября в Google for Startups в Мадриде, Испания, чтобы расширить границы нового рубежа Vision AI.
.avif){kind=logo}
1
день
18
выступления
2,000+
участники онлайн
150
участники лично
Glenn Jocher
Основатель и генеральный директор
Гленн основал Ultralytics , чтобы возглавить работу Национального агентства геопространственной разведки США (NGA) по анализу антинейтрино, результатом которой стал эксперимент miniTimeCube и первая в мире Глобальная карта антинейтрино, опубликованная в журнале Nature. Более глубокое осознание глубоких тайн физики частиц, которые ускользают от нас, привело его к искусственному интеллекту (AGI) как лучшему решению для человечества, чтобы выйти за пределы нашего собственного разума и однажды по-настоящему понять Вселенную и наше место в ней. Сегодня он стремится создать лучший в мире искусственный интеллект как строительный блок для будущего AGI, а Ultralytics YOLO и Ultralytics HUB - как острие этой одержимости.
KEYONTE: Exploring Ultralytics YOLO: Advancements in State-of-the-Art Vision AI
PANEL: Making Open-Source AI Easy
.avif)
Адриан Богушевский
Евангелист программного обеспечения
Адриан окончил Гданьский технологический университет по специальности "Компьютерные науки" 8 лет назад. После этого он начал свою карьеру в области компьютерного зрения и глубокого обучения. В течение двух предыдущих лет Адриан руководил командой data scientists и Android , отвечая за приложение, позволяющее сделать профессиональную фотографию (для удостоверения личности или паспорта), не выходя из дома. Он является соавтором набора данных LandCover.ai, создателем плагина OpenCV Image Viewer Plugin, а также периодически читает лекции по глубокому обучению. В настоящее время он занимается обучением людей работе с инструментарием OpenVINO . В свободное время он путешествует. Вы также можете поговорить с ним о финансах, особенно об инвестициях.
KEYNOTE: Пропустите очередь! Узнайте, как построить умную систему управления очередью с помощью YOLOv8
Elaine Wu
Edge AI Partnership & Marketing
Элейн - менеджер по маркетингу и партнерству в области Edge AI в Seeed, компании по производству IoT-оборудования с 2008 года и элитного партнера NVIDIA Embedded. В Seeed она верит и стремится к созданию самой надежной аппаратной платформы, позволяющей всем желающим достичь своих целей в области цифровой трансформации, а также к совместному созданию продуктов следующего поколения с искусственным интеллектом, объединяя усилия с разработчиками, экосистемой и аппаратным опытом Seeed. Она пишет в Твиттере под ником @iamelainewu.
Обновление любой камеры с помощью YOLOv8 без кодов
.avif)
Шаши Чилаппагари
Главный архитектор и соучредитель
Шаши Чилаппагари — соучредитель и главный архитектор DeGirum Corp., полупроводниковой компании, разрабатывающей комплексные решения в области искусственного интеллекта для периферийных вычислений. До прихода в DeGirum он был директором по архитектуре SSD в Marvell Semiconductor Inc. Шаши имеет степени B. Tech и M. Tech Индийского технологического института в Мадрасе, Индия, и Ph.D. Университета Аризоны, Тусон, Аризона.
Развертывание квантованных моделей YOLOv8 на пограничных устройствах
Мерве Ноян
Инженер по поддержке разработчиков
Мерве Ноян - инженер по защите интересов разработчиков в Hugging Face, работающий над машинным обучением с открытым исходным кодом. Она также является исследователем машинного обучения и выпускницей GDE в области машинного обучения.
Open-Source Vision с использованием трансформеров
Амир Серви
Менеджер по продуктам Edge Deep Learning
Амир — менеджер по продуктам Edge Deep Learning в Sony. Обладая более чем 15-летним опытом работы в технологической сфере, инструментами для разработчиков и обширным опытом в экосистеме искусственного интеллекта в Deci, Superwise и AnyVision, Амир специализируется на руководстве командами по продуктам и исследованиям и разработкам для предоставления передовых технологических продуктов для разработчиков, от приложений компьютерного зрения, через ускорение нейронных сетей, вплоть до изменения развертывания глубокого обучения на периферийных устройствах.
Преодоление разрыва между исследованиями ИИ и периферийными вычислениями в реальном времени
Glenn Jocher
Основатель и генеральный директор
Гленн основал Ultralytics , чтобы возглавить работу Национального агентства геопространственной разведки США (NGA) по анализу антинейтрино, результатом которой стал эксперимент miniTimeCube и первая в мире Глобальная карта антинейтрино, опубликованная в журнале Nature. Более глубокое осознание глубоких тайн физики частиц, которые ускользают от нас, привело его к искусственному интеллекту (AGI) как лучшему решению для человечества, чтобы выйти за пределы нашего собственного разума и однажды по-настоящему понять Вселенную и наше место в ней. Сегодня он стремится создать лучший в мире искусственный интеллект как строительный блок для будущего AGI, а Ultralytics YOLO и Ultralytics HUB - как острие этой одержимости.
KEYONTE: Exploring Ultralytics YOLO: Advancements in State-of-the-Art Vision AI
PANEL: Making Open-Source AI Easy
Адриан Богушевский
Евангелист программного обеспечения
Адриан окончил Гданьский технологический университет по специальности "Компьютерные науки" 8 лет назад. После этого он начал свою карьеру в области компьютерного зрения и глубокого обучения. В течение двух предыдущих лет Адриан руководил командой data scientists и Android , отвечая за приложение, позволяющее сделать профессиональную фотографию (для удостоверения личности или паспорта), не выходя из дома. Он является соавтором набора данных LandCover.ai, создателем плагина OpenCV Image Viewer Plugin, а также периодически читает лекции по глубокому обучению. В настоящее время он занимается обучением людей работе с инструментарием OpenVINO . В свободное время он путешествует. Вы также можете поговорить с ним о финансах, особенно об инвестициях.
KEYNOTE: Пропустите очередь! Узнайте, как построить умную систему управления очередью с помощью YOLOv8
Elaine Wu
Edge AI Partnership & Marketing
Элейн - менеджер по маркетингу и партнерству в области Edge AI в Seeed, компании по производству IoT-оборудования с 2008 года и элитного партнера NVIDIA Embedded. В Seeed она верит и стремится к созданию самой надежной аппаратной платформы, позволяющей всем желающим достичь своих целей в области цифровой трансформации, а также к совместному созданию продуктов следующего поколения с искусственным интеллектом, объединяя усилия с разработчиками, экосистемой и аппаратным опытом Seeed. Она пишет в Твиттере под ником @iamelainewu.
Обновление любой камеры с помощью YOLOv8 без кодов
Шаши Чилаппагари
Главный архитектор и соучредитель
Шаши Чилаппагари — соучредитель и главный архитектор DeGirum Corp., полупроводниковой компании, разрабатывающей комплексные решения в области искусственного интеллекта для периферийных вычислений. До прихода в DeGirum он был директором по архитектуре SSD в Marvell Semiconductor Inc. Шаши имеет степени B. Tech и M. Tech Индийского технологического института в Мадрасе, Индия, и Ph.D. Университета Аризоны, Тусон, Аризона.
Развертывание квантованных моделей YOLOv8 на пограничных устройствах
Мерве Ноян
Инженер по поддержке разработчиков
Мерве Ноян - инженер по защите интересов разработчиков в Hugging Face, работающий над машинным обучением с открытым исходным кодом. Она также является исследователем машинного обучения и выпускницей GDE в области машинного обучения.
Open-Source Vision с использованием трансформеров
Амир Серви
Менеджер по продуктам Edge Deep Learning
Амир — менеджер по продуктам Edge Deep Learning в Sony. Обладая более чем 15-летним опытом работы в технологической сфере, инструментами для разработчиков и обширным опытом в экосистеме искусственного интеллекта в Deci, Superwise и AnyVision, Амир специализируется на руководстве командами по продуктам и исследованиям и разработкам для предоставления передовых технологических продуктов для разработчиков, от приложений компьютерного зрения, через ускорение нейронных сетей, вплоть до изменения развертывания глубокого обучения на периферийных устройствах.
Преодоление разрыва между исследованиями ИИ и периферийными вычислениями в реальном времени
Кален Майкл
Руководитель отдела разработки продукта
Кален, программирующий с тех пор, как в 13 лет ему подарили его первый компьютер, любит решать задачи наиболее эффективным способом. Программирование и поиск решений — это то, что действительно им движет, и нет ничего более волнующего, чем прилив сил, который он получает, когда его код компилируется без ошибок. Чем больше языков он изучает, тем больше ему хочется, и он просто ждет того дня, когда мы сможем загружать навыки, как в Матрице.
ИИ для всех: Ultralytics HUB выравнивает игровое поле
Эрика Брешиа
Управляющий директор
Эрика Брешиа присоединилась к Redpoint Ventures в качестве управляющего директора в 2022 году, где она
сосредоточена на инвестициях в инфраструктуру, ИИ, инструменты для разработчиков и безопасность. В настоящее время она входит в состав
советов директоров Dagger, Railway, Xata и Poolside и возглавляла другие необъявленные инфраструктурные
инвестиции. До Redpoint Эрика была операционным директором GitHub. До GitHub Эрика была со-
основателем и операционным директором Bitnami, компании по упаковке и развертыванию приложений с открытым исходным кодом,
которая была приобретена VMware. Она также была соучредителем и генеральным директором BitRock, которая
разработала технологию упаковки программного обеспечения. Эрика является лидером в сообществе открытого исходного кода
более 15 лет и с 2016 года входит в совет директоров Linux Foundation.
До прихода в Redpoint Эрика была бизнес-ангелом и советником таких компаний, как Netlify,
Coda, Whimsical, Xata и Byteboard. Она живет в Уолнат-Крик, штат Калифорния, со своим мужем, сыном
и их веселой помесью лабрадора и чихуахуа.
Series A для Open Source: что ищут инвесторы
Д-р Рамит Дебнат
Соучредитель
Доцент кафедры вычислительных социальных наук и дизайна Кембриджского университета, директор группы коллективного интеллекта и дизайна (Кембриджский университет) и первый научный сотрудник "Кембриджского нуля", возглавляющий глобальную исследовательскую работу по улучшению понимания общественностью проблемы изменения климата в сотрудничестве с ведущими академическими институтами, такими как Калтех, Гарвардский университет, Бостонский университет, MCC-Berlin, ведущими общественными организациями, такими как Программа ООН по окружающей среде (UNEP), Международное энергетическое агентство (IEA), и другими пионерами в области климата и устойчивого развития.
Приглашенный научный сотрудник, Caltech. Ранее работал в Стэнфордском университете, IEA и IIT Bombay. Gates Scholar.
Человеческий и машинный интеллект для планетарных климатических действий
Шон Бойл
Соучредитель
Он стал первым руководителем отдела устойчивого развития Twitter, запустил первую стратегию действий по защите климата в масштабах всей компании, стал одним из разработчиков первой политики по борьбе с дезинформацией и ошибками, связанными с изменением климата, и сотрудничал с ведущими организациями по борьбе с изменением климата, включая Рамочную конвенцию ООН об изменении климата (РКИК), Программу ООН по окружающей среде (ЮНЕП), COP27, FridaysForFuture, WeDontHaveTime, ведущие академические институты, включая Кембриджский университет, и другими пионерами в области борьбы с изменением климата.
Работала в Twitter 8 лет. Ранее занимала должности в Meta и KPMG.
Член консультативного совета WeDontHaveTime. Почетный член Sigma Squared.
Человеческий и машинный интеллект для планетарных климатических действий
.avif)
Йонатан Гейфман
Соучредитель и генеральный директор
Йонатан Гейфман - генеральный директор и сооснователь Deci, платформы для разработки глубокого обучения. До основания Deci Йонатан был членом команды Google AI по разработке MorphNet. Он получил степень доктора философии в области компьютерных наук в Технионе - Израильском технологическом институте, а также степени бакалавра и магистра компьютерных наук в Университете Бен-Гуриона в Израиле. Его исследования были направлены на то, чтобы сделать глубокие нейронные сети (DNN) более применимыми для решения критически важных задач. Его работы были опубликованы и представлены на ведущих мировых конференциях, включая Конференцию по нейронным системам обработки информации (NeurIPS) и Международную конференцию по машинному обучению (ICML).
ПАНЕЛЬ: Упрощение Vision AI с открытым исходным кодом
.avif)
Лакшанта Диссанаяке
Инженер по приложениям
Лакшантха - старший инженер по приложениям Edge AI в Seeed Studio. Он активно следит за последними тенденциями в области ИИ и предоставляет сообществу разработчиков встроенные приложения ИИ в виде пошаговых вики-уроков для NVIDIA Jetson. Также он проводит технические семинары и принимает участие в решении технических проблем, с которыми сталкивается сообщество.
Покажите и расскажите: как развернуть YOLO на (почти) что угодно: проще и быстрее!
.avif)
Давит Буниатян
Основатель и генеральный директор
Дэвит Буниатян впервые получил признание в возрасте 18 лет, когда о нем написал TechCrunch. После получения степени в области компьютерных наук в Университетском колледже Лондона (UCL) он начал получать докторскую степень в Принстонском университете в возрасте 20 лет. В Принстоне Дэвит сосредоточился на исследованиях в престижной Принстонской нейробиологической лаборатории под руководством профессора Себастьяна Сын.
Дэвид был удостоен стипендии Гордона Ву и премии AWS Machine Learning Research Award. Его новаторское исследование было посвящено картированию коннектома мозга мыши. Столкнувшись с проблемами анализа обширных мультимодальных наборов данных в Neuroscience Lab, Дэвид обнаружил ряд острых проблем в машинном обучении. Так Дэвид перешел на должность основателя и генерального директора Activeloop. При поддержке Y-Combinator и других известных фондов и бизнес-ангелов Кремниевой долины, Activeloop разрабатывает Deep Lake, векторную базу данных, предназначенную для размещения всех данных ИИ.
PatentPT: Создание решения на базе LLM с использованием агентов памяти корпоративного уровня
Сумик Ракшит
ML-инженер
ML-инженер в компании Weights & Biases и эксперт Google Developer по JAX. Я также работаю над проектами по компьютерному зрению с открытым исходным кодом с исследовательскими интересами в области генеративных вычислений, восстановления изображений и компьютерной графики. Я вношу активный вклад в открытый исходный код, в основном через реализацию научных работ, сквозных примеров ML и интеграцию MLOps в репозитории с открытым исходным кодом, такие как Ultralytics, Diffusers, Keras и т.д.
Усиление Ultralytics с помощью Weights & Biases
Bo Zhang
Стратег по алгоритмам
Бо Чжан - стратег по алгоритмам в компании Meituan Vision. В 2013 году он получил степень магистра по информатике в Университете Тренто, Италия. Ранее он занимался автоматическим машинным обучением и компьютерным зрением. Он активно сотрудничал с проектом YOLOv6 .
ПАНЕЛЬ: Упрощение Vision AI с открытым исходным кодом
Д-р Брам Верхуф
Руководитель отдела машинного обучения
Брам Верхуф имеет образование в области статистики, психологии и нейронауки. После получения докторской степени в 2010 году в Лёвенском католическом университете он проводил постдокторские исследования в Гарвардском университете и Чикагском университете, сосредоточившись на вычислительной нейронауке, лежащей в основе механизмов внимания.
В 2017 году он вернулся в Бельгию для работы в Imec в качестве главного технического сотрудника, возглавляя разработку алгоритмов, связанных с новым аналоговым чипом для вычислений в памяти для глубокого обучения. В 2021 году он стал соучредителем Axelera AI и в настоящее время является руководителем отдела машинного обучения, возглавляя усилия по оптимизации алгоритмов для современного ускорителя глубокого обучения Axelera AI.
YOLO Supercharged: Использование нативной силы ИИ
Моника Виллас
Технический консультант и преподаватель
Бывший руководитель IBM, проработавший в сфере ИТ более 20 лет. В настоящее время работает техническим консультантом и лектором. После многих лет работы в ИТ я знаю, как технологии можно применять для изменения и улучшения бизнеса. Я увлечен новыми способами обучения, обладаю глубокими знаниями в области облачных технологий, аналитики, искусственного интеллекта и экспоненциальных технологий и продолжаю учиться каждый день. Как инженер, я люблю технологии и менять мир. У меня есть большие способности упрощать сложные вещи, решать проблемы и работать в команде. Помимо технологий, одна из моих других страстей — люди. Руководство людьми было действительно полезным, и в течение моих 15 лет в качестве лидера я всегда старался подавать пример. Люди следовали за мной, что в конечном итоге является главной целью лидера. За всю мою карьеру больше всего мне помогли три вещи: люди, настойчивость и страсть.
Этические проблемы ИИ
Гленн Джочер из Ultralytics YOLOv5 и YOLOv8), Йонатан Гейфман из DeciYOLO) и Бо Чжан из MeituanYOLOv6) объединились в этой группе, чтобы изучить состояние ИИ видения с открытым исходным кодом. Участники дискуссии рассмотрят проблемы и приоритеты, возникающие при внедрении модели, и предоставят ценные сведения для беспрепятственного внедрения ИИ. Кроме того, участники дискуссии рассмотрят вопросы развертывания на пограничных устройствах, изучат потенциал модулей повторной идентификации объектов, выскажут свои соображения по поводу развертывания моделей и многое другое.
В мире установлено около 1 миллиарда сетевых камер. Умные камеры на базе передового ИИ могут сосредоточиться на главном и обеспечить безопасность для всех - от водителей и пешеходов до продавцов и покупателей. Мы расскажем вам об общей производительности для приложений видеоаналитики с инференцией на NVIDIA Jetson, и вы сможете обновить любую устаревшую камеру до модели YOLOv8 без единой строчки кода.
Присоединяйтесь к нам, чтобы увидеть, как платформа Metis от Axelera AI обеспечивает лучшую в отрасли производительность и удобство использования, но при этом стоит дешевле и потребляет меньше энергии, чем существующие сегодня решения. Откройте для себя впечатляющие результаты нашего программно-аппаратного решения, оптимизирующего модели YOLO для выводов на пограничных устройствах.
ИИ трансформирует различные сектора, товары и основные функциональные возможности. Тем не менее, глубокие нейронные сети потребляют чрезмерные ресурсы с точки зрения памяти, вычислительной мощности и энергии. Чтобы обеспечить широкое распространение ИИ, он должен эффективно работать на устройствах конечных пользователей, соблюдая строгие ограничения по мощности и тепловым характеристикам. Такие методы, как квантование и сжатие, играют ключевую роль в смягчении этих проблем.
В этом вебинаре менеджер по продукции Sony Амир Серви проведет вас через инструментарий сжатия моделей Sony для квантования и ускорения моделей глубокого обучения для эффективного развертывания на периферии. Вы узнаете, как сделать то же самое для своей собственной модели! Что вы узнаете:
- Наши последние исследования в области методов квантования и их внедрение в практический продукт
- Важность аппаратного сжатия для логического вывода на периферии
- Как инженеры и исследователи могут внедрить эти методы с помощью Sony MCT
Ultralytics HUB снижает барьеры для входа в мир ML, делая его доступным как для частных лиц, так и для компаний, независимо от опыта кодирования. Узнайте, как эта платформа изменит наш подход к машинному обучению и даст возможность новому поколению энтузиастов данных воплощать свои идеи в реальность с беспрецедентной легкостью.
И не пропустите наш большой анонс...
Развертывание современных моделей на встраиваемых устройствах - от Edge GPU NVIDIA Jetson до крошечных MCU - сопряжено с трудностями и ограничениями. Мы расскажем о том, как развернуть эти модели, включая YOLOv8 , с помощью оптимизированного подхода и общей производительности на границе для приложений видеоаналитики с инференцией на NVIDIA Jetson.
Гленн неустанно стремится разработать лучший в мире искусственный интеллект Vision AI. Для него это не просто технологическое достижение, а жизненно важный шаг к реализации потенциала AGI. Копьями этого неустанного стремления являются YOLOv5, YOLOv8 и Ultralytics HUB.
Итак, что же делает Ultralytics YOLO лучшим в мире?
Последние достижения в области компьютерного зрения были значительно продвинуты благодаря внедрению архитектуры transformer и удобных абстракций для предварительного обучения, тонкой настройки и вывода в библиотеке 🤗 transformers. В этом докладе представлен обзор последних моделей зрения на основе transformer, рассматриваются утилиты, доступные в библиотеке 🤗 transformers, и предлагаются практические сведения о философии, лежащей в ее основе.
Устали от длинных очередей на кассах? Наша интеллектуальная система управления очередью - вот ответ! Присоединяйтесь к нам, чтобы получить пошаговое руководство по созданию такой системы с помощью OpenVINO и YOLOv8. Мы проведем вас через процесс интеграции этих мощных инструментов с открытым исходным кодом для разработки комплексного решения, которое может быть развернуто в среде розничных касс. Вы узнаете, как оптимизировать приложение для достижения выдающейся производительности. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком в области ИИ, на этой сессии вы получите практические советы и лучшие практики по созданию интеллектуальных систем с использованием OpenVINO. К концу презентации у вас будут знания и ресурсы для создания собственного решения.
В эпоху, определяемую стремительным развитием искусственного интеллекта (ИИ), первостепенное значение имеет навигация по этическому ландшафту этой технологии. На этой сессии Моника раскроет сложную сеть этических дилемм, которые сопровождают преобразующую силу ИИ. От решения вопросов предвзятости и справедливости до изучения прозрачности, подотчетности и глубокого воздействия ИИ на общество, Моника предоставит информацию, которая прольет свет на этические соображения, связанные с ИИ.
Этот доклад - ваша возможность получить фундаментальное понимание этических проблем и обязанностей, связанных с ИИ. Моника вооружит вас знаниями, которые необходимы всем, кто занимается разработкой ИИ, принятием решений или формированием политики.
Фундаментальные модели могут быть требовательны к вычислениям GPU и не подходят для приложений реального времени, особенно если вы хотите масштабировать миллионы автономных точек продаж. Но мы используем метод, называемый дистилляцией знаний, когда мы используем наши базовые модели для сложных задач, таких как аннотирование, и переносим эти знания в более мелкие и экономически эффективные модели. Это позволяет нам ускорить процесс аннотирования до 90 раз по сравнению с традиционным человеческим маркированием.
Сссс. Хотите узнать секрет? Что, если я скажу вам, что активное обучение не обязательно должно быть трудным. Что если бы существовал... легкий способ? Вам повезло. В этом докладе вы узнаете, как реализовать конвейер активного обучения с помощью Data Engine от DagsHub. Причем 90% конвейера можно запустить прямо в Jupyter Notebook или в Google Colab! К концу доклада вы получите информацию, необходимую для преобразования вашего существующего проекта в проект, использующий активное обучение для эффективного и быстрого улучшения метрик ваших моделей!
Использование инструментов с открытым исходным кодом в YOLOv8 поможет вам быстро запустить свой следующий проект ИИ зрения. Существуют репозитории изображений с открытым исходным кодом, библиотеки для автоматизации маркировки данных, инструменты для отслеживания или подсчета, а также серверы для развертывания ваших моделей. Узнайте, как использовать их вместе с YOLOv8 для создания вашего следующего приложения.
Ожидается, что продолжающаяся глобальная гонка за создание более крупных и совершенных систем искусственного интеллекта (ИИ) окажет глубокое социальное и экологическое воздействие, изменив рынки труда, разрушив бизнес-модели и создав новые структуры управления и социального обеспечения, которые могут повлиять на глобальный консенсус в отношении путей борьбы с изменением климата. Однако нынешние системы ИИ обучаются на предвзятых наборах данных, что может дестабилизировать политические институты, влияющие на решения по смягчению последствий изменения климата и адаптации к ним, а также поставить под угрозу социальную стабильность, что потенциально может привести к социальным переломным моментам. Таким образом, надлежащая разработка менее предвзятой системы ИИ, которая отражает как прямое, так и косвенное воздействие на общество и планетарные вызовы, является вопросом первостепенной важности.
Квантование моделей машинного обучения (ML) может привести к значительному уменьшению размера модели, а также к снижению задержки вычислений за счет снижения требований к пропускной способности. При использовании аппаратных средств, эффективно поддерживающих целочисленные вычисления, прирост производительности может быть еще более значительным. Однако квантование иногда может привести к неприемлемому снижению точности. В этом докладе мы представим обзор методов эффективного квантования моделей YOLOv8 , что делает их отличным выбором для различных приложений краевого ИИ в реальном времени. Мы также представляем класс моделей YOLOv8 с функцией активации ReLU6, которые демонстрируют отличные результаты квантования после обучения на различных архитектурах моделей и наборах данных. Наконец, мы показываем, как квантованные модели могут быть развернуты на различных аппаратных средствах, таких как CPU, Edge TPU и Orca (ускоритель ИИ HW компании DeGirum), используя простые API.
Ultralytics - это дом для самых современных моделей компьютерного зрения для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений и оценка позы. Weights & Biases - это платформа MLOps, разработанная первыми разработчиками, которая при интеграции с рабочим процессом Ultralytics позволяет нам легко управлять экспериментами, контрольными точками моделей и визуализировать результаты экспериментов в интуитивно понятной манере. На этой сессии мы рассмотрим, как можно эффективно усовершенствовать рабочие процессы компьютерного зрения с помощью Ultralytics и Weights & Biases.
Узнайте, как мы создали PatentPT, передовое решение для языковой модели, которое значительно расширяет возможности поиска патентов и взаимодействия с ними. Презентация предлагает практические сведения о тонкой настройке и развертывании больших языковых моделей и использовании корпоративных агентов памяти для автозаполнения патентов, создания аннотаций и заявок, а также выполнения расширенных функций поиска патентов с использованием обширного патентного корпуса. Мы расскажем вам, как разработать аналогичное решение, используя передовой Deep Lake от Activeloop, базу данных для ИИ, модели LLM с открытым исходным кодом, оборудование Habana Gaudi HPU и API-интерфейсы Amazon Sagemaker для вывода LLM.
Мы расскажем вам об архитектурных схемах и обо всех шагах, которые мы предприняли для создания решения — от обучения нашей модели LLM и ее тонкой настройки, создания пользовательских функций и развертывания API поиска.
Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по ИИ, ищущим практические руководства по тонкой настройке LLM, юристом, заинтересованным в использовании ИИ для поиска патентов, или просто интересуетесь будущим решений, улучшенных с помощью ИИ, наш доклад позволит вам взглянуть на процесс и потенциал использования LLM в специализированной области. Присоединяйтесь к нам, и мы поделимся своим опытом создания пользовательских приложений на базе LLM, работающих на Deep Lake, базе данных для ИИ для больших и малых компаний.
Компании с открытым исходным кодом строятся по-другому. В этом докладе мы расскажем о том, что инвесторы будут искать при рассмотрении вопроса об инвестировании в Series A. Спойлер: вам может не понадобиться доход, но вам определенно нужен импульс! Мы поделимся лучшими в своем классе показателями от других OSS-компаний, чтобы помочь вам понять, когда привлекать средства.
Мы начнем день в Google for Startups в Мадриде с кофе. В первой половине дня пройдет ряд выступлений, после чего наступит обеденный перерыв, организованный компанией Ultralytics в Google for Startups. После обеда мы вернемся к новым сессиям. В завершение YV23 присоединяйтесь к нам на официальный нетворкинг-счастливый час, также организованный в Google for Startups.
Личное посещение позволит вам погрузиться в атмосферу мероприятия, пообщаться со спикерами и другими участниками, а также принять участие в сетевых сессиях. Это уникальная возможность напрямую взаимодействовать с сообществом vision AI.
Билеты на YV23 совершенно бесплатны, независимо от того, решите ли вы присоединиться к нам виртуально или лично.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Spain.
YV23 предлагает варианты как виртуального, так и личного посещения. Чтобы зарезервировать место, просто заполните регистрационную форму на этой странице.
Если вы находитесь в Китае, пожалуйста, найдите виртуальную трансляцию Bilibili здесь. Если вы присоединяетесь из остального мира, пожалуйста, настройтесь на виртуальную трансляцию Youtube здесь.
