Ultralytics tarafından desteklenen #YV23, dünyada açık kaynaklı vizyon yapay zeka geliştirme ve ilerlemesine odaklanan tek konferanstır. Hem yüz yüze hem de çevrimiçi olarak gerçekleşen etkinlikte, araştırmacılar, mühendisler ve uygulayıcılar, bilgi, yenilik ve ilerlemeyi paylaşmak için ikinci kez bir araya gelecekler. Vizyon Yapay Zekasının yeni sınırlarını zorlamak için 27 Eylül'de İspanya, Madrid'deki Google for Startups'ta uzmanlara ve liderlere katılın.
1
gün
18
konuşmalar
2,000+
çevrimiçi katılımcı
150
şahsen katılımcı
Glenn Jocher
Kurucu & CEO
Glenn, Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Coğrafi İstihbarat Ajansı'nın (NGA) antinötrino analiz çalışmalarına liderlik etmek üzere Ultralytics'i kurdu. Bu çalışmalar, miniTimeCube deneyi ve Nature'da yayınlanan dünyanın ilk Küresel Antinötrino Haritası ile sonuçlandı. Derin parçacık fiziği gizemlerinin bizden kaçtığının daha derin bir şekilde farkına varması, onu yapay genel zeka (AGI) konusuna yöneltti. Ona göre bu, insanlığın kendi zihinlerinin sınırlarını aşması ve bir gün evreni ve evrendeki yerimizi gerçekten anlaması için en iyi çözüm. Bugün, gelecekteki bir AGI'nin yapı taşı olarak dünyanın en iyi vizyon yapay zekasını oluşturmaya odaklanmış durumda ve Ultralytics YOLO ve Ultralytics HUB bu tutkunun öncüleri.
KEYONTE: Ultralytics YOLO'yu Keşfetmek: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekasındaki Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynaklı Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
Adrian Boguszewski
Yazılım Elçisi
Adrian, 8 yıl önce Gdansk Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünden mezun oldu. Ardından, bilgisayarlı görü ve derin öğrenme alanında kariyerine başladı. Önceki iki yıl boyunca veri bilimcileri ve Android geliştiricilerinden oluşan bir ekibin lideri olarak Adrian, evden çıkmadan profesyonel bir fotoğraf (kimlik kartı veya pasaport için) çekmek için bir uygulamadan sorumluydu. LandCover.ai veri kümesinin ortak yazarı, OpenCV Image Viewer Plugin'in yaratıcısı ve zaman zaman Derin Öğrenme öğretim görevlisidir. Şu anki görevi, insanları OpenVINO Toolkit hakkında eğitmektir. Boş zamanlarında bir gezgindir. Ayrıca onunla finans, özellikle de yatırımlar hakkında konuşabilirsiniz.
AÇILIŞ KONUŞMASI: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Sıra Yönetim Sistemi Nasıl Kurulur Öğrenin
Elaine Wu
Edge AI Ortaklığı ve Pazarlama
Elaine, 2008'den beri bir IoT donanım şirketi olan ve NVIDIA Embedded'in Elit Ortağı olan Seeed'de Edge AI pazarlama ve ortaklık yöneticisidir. Seeed'de, geliştiriciler, ekosistem ve Seeed'in donanım uzmanlığı ile uyum sağlayarak, herkesin dijital dönüşüm hedeflerine ulaşmasını sağlamanın yanı sıra yeni nesil yapay zeka ürünlerini birlikte yaratmanın en güvenilir donanım platformu yolunda olduğuna inanıyor ve bunun için çabalıyor. @iamelainewu adresinden tweetler atıyor.
Herhangi Bir Kamerayı Kod Yazmadan YOLOv8 ile Yükseltin
Shashi Chilappagari
Baş Mimar ve Kurucu Ortak
Shashi Chilappagari, uç için eksiksiz yapay zeka çözümleri geliştiren, fabrikasyonsuz bir yarı iletken şirketi olan DeGirum Corp.'un Kurucu Ortağı ve Baş Mimarıdır. DeGirum'dan önce Marvell Semiconductor Inc.'de SSD Mimari Direktörüydü. Shashi, Hindistan Madras'taki Indian Institute of Technology'den B. Tech ve M. Tech derecelerine ve Arizona, Tucson'daki Arizona Üniversitesi'nden doktora derecesine sahiptir.
Kenar Cihazlarda Kuantize Edilmiş YOLOv8 Modellerini Dağıtmak
Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuğu Mühendisi
Merve Noyan, Hugging Face'te açık kaynaklı makine öğrenimi üzerinde çalışan bir geliştirici savunuculuğu mühendisidir. Aynı zamanda makine öğrenimi alanında yüksek lisans araştırmacısı ve Makine Öğrenimi alanında GDE'dir.
Transformer'lar ile Açık Kaynaklı Vizyon
Amir Servi
Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisi
Amir, Sony'de Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisidir. Teknoloji alanında 15 yılı aşkın süredir, geliştirici araçları ve Deci, Superwise ve AnyVision'daki yapay zeka ekosistemindeki engin deneyimiyle Amir, bilgisayarlı görü uygulamalarından, sinir ağı hızlandırmasına ve derin öğrenme dağıtımını uç cihazlarda yeniden şekillendirmeye kadar, geliştiriciler için en son teknoloji ürünlerini sunmak üzere ürün ve Ar-Ge ekiplerine liderlik etme konusunda uzmanlaşmıştır.
Yapay Zeka Araştırmalarından Gerçek Zamanlı Uca Köprü Kurmak
Glenn Jocher
Kurucu & CEO
Glenn, Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Coğrafi İstihbarat Ajansı'nın (NGA) antinötrino analiz çalışmalarına liderlik etmek üzere Ultralytics'i kurdu. Bu çalışmalar, miniTimeCube deneyi ve Nature'da yayınlanan dünyanın ilk Küresel Antinötrino Haritası ile sonuçlandı. Derin parçacık fiziği gizemlerinin bizden kaçtığının daha derin bir şekilde farkına varması, onu yapay genel zeka (AGI) konusuna yöneltti. Ona göre bu, insanlığın kendi zihinlerinin sınırlarını aşması ve bir gün evreni ve evrendeki yerimizi gerçekten anlaması için en iyi çözüm. Bugün, gelecekteki bir AGI'nin yapı taşı olarak dünyanın en iyi vizyon yapay zekasını oluşturmaya odaklanmış durumda ve Ultralytics YOLO ve Ultralytics HUB bu tutkunun öncüleri.
KEYONTE: Ultralytics YOLO'yu Keşfetmek: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekasındaki Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynaklı Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
Adrian Boguszewski
Yazılım Elçisi
Adrian, 8 yıl önce Gdansk Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünden mezun oldu. Ardından, bilgisayarlı görü ve derin öğrenme alanında kariyerine başladı. Önceki iki yıl boyunca veri bilimcileri ve Android geliştiricilerinden oluşan bir ekibin lideri olarak Adrian, evden çıkmadan profesyonel bir fotoğraf (kimlik kartı veya pasaport için) çekmek için bir uygulamadan sorumluydu. LandCover.ai veri kümesinin ortak yazarı, OpenCV Image Viewer Plugin'in yaratıcısı ve zaman zaman Derin Öğrenme öğretim görevlisidir. Şu anki görevi, insanları OpenVINO Toolkit hakkında eğitmektir. Boş zamanlarında bir gezgindir. Ayrıca onunla finans, özellikle de yatırımlar hakkında konuşabilirsiniz.
AÇILIŞ KONUŞMASI: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Sıra Yönetim Sistemi Nasıl Kurulur Öğrenin
Elaine Wu
Edge AI Ortaklığı ve Pazarlama
Elaine, 2008'den beri bir IoT donanım şirketi olan ve NVIDIA Embedded'in Elit Ortağı olan Seeed'de Edge AI pazarlama ve ortaklık yöneticisidir. Seeed'de, geliştiriciler, ekosistem ve Seeed'in donanım uzmanlığı ile uyum sağlayarak, herkesin dijital dönüşüm hedeflerine ulaşmasını sağlamanın yanı sıra yeni nesil yapay zeka ürünlerini birlikte yaratmanın en güvenilir donanım platformu yolunda olduğuna inanıyor ve bunun için çabalıyor. @iamelainewu adresinden tweetler atıyor.
Herhangi Bir Kamerayı Kod Yazmadan YOLOv8 ile Yükseltin
Shashi Chilappagari
Baş Mimar ve Kurucu Ortak
Shashi Chilappagari, uç için eksiksiz yapay zeka çözümleri geliştiren, fabrikasyonsuz bir yarı iletken şirketi olan DeGirum Corp.'un Kurucu Ortağı ve Baş Mimarıdır. DeGirum'dan önce Marvell Semiconductor Inc.'de SSD Mimari Direktörüydü. Shashi, Hindistan Madras'taki Indian Institute of Technology'den B. Tech ve M. Tech derecelerine ve Arizona, Tucson'daki Arizona Üniversitesi'nden doktora derecesine sahiptir.
Kenar Cihazlarda Kuantize Edilmiş YOLOv8 Modellerini Dağıtmak
Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuğu Mühendisi
Merve Noyan, Hugging Face'te açık kaynaklı makine öğrenimi üzerinde çalışan bir geliştirici savunuculuğu mühendisidir. Aynı zamanda makine öğrenimi alanında yüksek lisans araştırmacısı ve Makine Öğrenimi alanında GDE'dir.
Transformer'lar ile Açık Kaynaklı Vizyon
Amir Servi
Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisi
Amir, Sony'de Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisidir. Teknoloji alanında 15 yılı aşkın süredir, geliştirici araçları ve Deci, Superwise ve AnyVision'daki yapay zeka ekosistemindeki engin deneyimiyle Amir, bilgisayarlı görü uygulamalarından, sinir ağı hızlandırmasına ve derin öğrenme dağıtımını uç cihazlarda yeniden şekillendirmeye kadar, geliştiriciler için en son teknoloji ürünlerini sunmak üzere ürün ve Ar-Ge ekiplerine liderlik etme konusunda uzmanlaşmıştır.
Yapay Zeka Araştırmalarından Gerçek Zamanlı Uca Köprü Kurmak
Kalen Michael
Ürün Başkanı
13 yaşında ilk bilgisayarını hediye aldığından beri kod yazan Kalen, zorlukları mümkün olan en verimli şekilde çözmekten hoşlanıyor. Programlama ve çözüm kaynakları bulmak onu gerçekten harekete geçiriyor ve kodunun hatasız derlenmesinden aldığı heyecandan daha heyecan verici bir şey yok. Ne kadar çok dil öğrenirse o kadar çok arzuluyor ve Matrix'teki gibi becerileri indirebileceğimiz günü bekliyor.
Herkes İçin Yapay Zeka: Ultralytics HUB Rekabet Ortamını Eşitliyor
Erica Brescia
Genel Müdür
Erica Brescia, 2022'de Redpoint Ventures'a yönetici ortak olarak katıldı ve burada altyapı, yapay zeka, geliştirici araçları ve güvenlik alanlarındaki yatırımlara odaklanıyor.
Şu anda Dagger, Railway, Xata ve Poolside'ın yönetim kurullarında görev yapıyor ve duyurulmamış diğer altyapı yatırımlarına liderlik etti.
Redpoint'ten önce Erica, GitHub'ın COO'suydu. GitHub'dan önce Erica, açık kaynak uygulama paketleme ve dağıtım şirketi olan ve VMware tarafından satın alınan Bitnami'nin kurucu ortağı ve COO'suydu.
Ayrıca yazılım paketleme teknolojisi geliştiren BitRock'ın kurucu ortağı ve CEO'suydu. Erica, 15 yılı aşkın süredir açık kaynak topluluğunda liderlik yapmaktadır ve 2016'dan beri Linux Vakfı yönetim kurulunda görev yapmaktadır.
Redpoint'e katılmadan önce Erica, Netlify, Coda, Whimsical, Xata ve Byteboard gibi şirketlere melek yatırımcı ve danışmanlık yapmıştır. Eşi, oğlu ve komik laboratuvar-chihuahua karışımıyla birlikte Walnut Creek, CA'da yaşıyor.
Açık Kaynak için Seri A: Yatırımcılar Ne Arıyor?
Dr. Ramit Debnath
Kurucu Ortak
Cambridge Üniversitesi'nde Hesaplamalı Sosyal Bilim ve Tasarım Yardımcı Doçenti, Kolektif Zeka ve Tasarım Grubu (Cambridge Üniversitesi) Direktörü ve iklim değişikliğinin kamuoyu tarafından anlaşılmasını geliştirmek için Caltech, Harvard Üniversitesi, Boston Üniversitesi, MCC-Berlin gibi önde gelen akademik kurumlarla, Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) gibi önde gelen kamu politikası kuruluşlarıyla ve iklim ve sürdürülebilirlik alanındaki diğer öncülerle işbirliği yaparak küresel bir araştırma çabasına öncülük eden ilk Cambridge Zero üyesi.
Caltech'te Misafir Fakülte Üyesi. Daha önce Stanford Üniversitesi, IEA ve IIT Bombay'da çalıştı. Gates Bursu.
Gezegensel İklim Eylemi İçin İnsan ve Makine Zekası
Seán Boyle
Kurucu Ortak
Twitter'ın ilk Sürdürülebilirlik Başkanı olarak görev yaptı, ilk şirket çapında iklim eylem stratejisini başlattı, ilk iklim değişikliği yanlış/yanlış bilgilendirme politikasının ortak yapımcılığını yaptı ve Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi (UNFCCC), Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), COP27, FridaysForFuture, WeDontHaveTime, Cambridge Üniversitesi dahil olmak üzere önde gelen akademik kurumlar ve iklim eylemi alanındaki diğer öncüler dahil olmak üzere önde gelen iklim eylemi kuruluşlarıyla ortaklık kurdu.
8 yıl Twitter'da çalıştı. Daha önce Meta ve KPMG'de görev yaptı.
WeDontHaveTime'ın Danışma Kurulu Üyesi. Sigma Squared'in Onursal Üyesi.
Gezegensel İklim Eylemi İçin İnsan ve Makine Zekası
Yonatan Geifman
Kurucu Ortak ve CEO
Yonatan Geifman, derin öğrenme geliştirme platformu Deci'nin CEO'su ve Kurucu Ortağıdır. Deci'yi kurmadan önce Yonatan, Google AI'ın MorphNet ekibinin bir üyesiydi. Technion-İsrail Teknoloji Enstitüsü'nden Bilgisayar Bilimleri alanında doktora derecesine ve İsrail'deki Ben-Gurion Üniversitesi'nden Bilgisayar Bilimleri alanında lisans ve yüksek lisans derecelerine sahiptir. Araştırmaları, Derin Sinir Ağlarını (DNN'ler) görev açısından kritik görevler için daha uygulanabilir hale getirmeye odaklanmıştır. Çalışmaları, Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Konferansı ve International Conference on Machine Learning (ICML) dahil olmak üzere önde gelen küresel konferanslarda yayınlanmış ve sunulmuştur.
PANEL: Açık Kaynaklı Vizyon Yapay Zekasını Kolaylaştırmak
Lakshantha Dissayanake
Uygulama Mühendisi
Lakshantha, Seeed Studio'da Edge AI Kıdemli Uygulama Mühendisidir. En son yapay zeka trendlerini aktif olarak takip etmekte ve NVIDIA Jetson için adım adım wiki eğitimleri aracılığıyla geliştirici topluluğuna gömülü yapay zeka uygulamaları sunmaktadır. Ayrıca teknik çalıştaylar düzenlemekte ve topluluk tarafından karşılaşılan teknik sorunların çözümünde rol almaktadır.
Göster ve Anlat: YOLO'yu (Neredeyse) Her Şeye Nasıl Dağıtırsınız: Daha Basit ve Daha Hızlı!
Davit Buniatyan
Kurucu & CEO
Davit Buniatyan, 18 yaşında ilk olarak TechCrunch'ta yer aldığında tanındı. University College London'da (UCL) Bilgisayar Bilimleri bölümünü tamamladıktan sonra, 20 yaşında Princeton Üniversitesi'nde doktora yapmaya başladı. Princeton'da Davit, Profesör Sebastian Seung'un rehberliğinde prestijli Princeton Sinirbilim Laboratuvarı'nda araştırmalarına yoğunlaştı.
Davit, Gordon Wu Bursu ve AWS Makine Öğrenimi Araştırma Ödülü ile onurlandırıldı. Çığır açan araştırması, fare beyninin konektomunun haritalanmasını içeriyordu. Sinirbilim Laboratuvarı'nda kapsamlı, çok modlu veri kümelerini analiz etme zorluklarıyla boğuşurken, Davit Makine Öğrenimi'nde bir dizi acil sorun keşfetti. Davit bu şekilde Activeloop'un kurucu CEO'su rolüne geçti. Y-Combinator ve diğer önde gelen Silikon Vadisi fonları ve melek yatırımcılar tarafından desteklenen Activeloop, tüm AI verilerini barındırmak için tasarlanmış bir Vektör Veritabanı olan Deep Lake'i inşa ediyor.
PatentPT: Kurumsal Düzeyde Bellek Aracıları ile LLM Destekli Bir Çözüm Oluşturmak
Soumik Rakshit
ML Mühendisi
Weights & Biases'da ML Mühendisi ve JAX'ta Google Geliştirici Uzmanı. Ayrıca üretken hesaplama, görüntü restorasyonu ve bilgisayar grafikleri alanlarında araştırma ilgi alanlarına sahip açık kaynaklı bilgisayarlı görü projeleri üzerinde çalışıyorum. Başta araştırma makalelerinin uygulanması, uçtan uca ML örnekleri ve Ultralytics, Diffusers, Keras vb. gibi açık kaynaklı depolar için MLOps entegrasyonları yoluyla aktif olarak açık kaynağa katkıda bulunuyorum.
Weights & Biases ile Ultralytics'e Süper Güç Katmak
Bo Zhang
Algoritma Stratejisti
Bo Zhang, Meituan Vision'da algoritma stratejistidir. 2013 yılında İtalya'daki Trento Üniversitesi'nde Enformatik alanında yüksek lisans derecesini almıştır. Önceki çalışmaları Otomatik Makine Öğrenimi ve Bilgisayarlı Görü üzerine olmuştur. YOLOv6 projesinde titizlikle işbirliği yapmıştır.
PANEL: Açık Kaynaklı Vizyon Yapay Zekasını Kolaylaştırmak
Dr. Bram Verhoef
Makine Öğrenimi Başkanı
Bram Verhoef, İstatistik, Psikoloji ve Nörobilim alanlarında bir geçmişe sahiptir. 2010 yılında KU Leuven'den doktora derecesini aldıktan sonra, dikkat mekanizmalarının altında yatan Hesaplamalı Nörobilim'e odaklanarak Harvard Üniversitesi ve Chicago Üniversitesi'nde doktora sonrası araştırmalar yaptı.
2017'de Imec'te Teknik Personel Kıdemli Üyesi olarak çalışmak üzere Belçika'ya döndü ve yeni bir analog bellek içi hesaplamalı Derin Öğrenme çipiyle ilgili algoritma geliştirmesine liderlik etti. 2021'de Axelera AI'yı kurdu ve şu anda Axelera AI'nın son teknoloji Derin Öğrenme Hızlandırıcısı için algoritma optimizasyon çalışmalarına liderlik eden Makine Öğrenimi Başkanıdır.
YOLO Süper Güçlü: Yapay Zeka Tabanlı Gücü Kullanma
Mónica Villas
Teknik Danışman ve Öğretim Görevlisi
20 yıldan fazla bir süredir BT alanında çalışan eski bir IBM yöneticisi. Şu anda Teknik danışman ve öğretim görevlisi olarak çalışıyorum. BT'de uzun yıllar geçirdikten sonra, teknolojinin işi değiştirmek ve iyileştirmek için nasıl uygulanabileceğini biliyorum. Öğretme ve öğrenmenin yeni yollarına tutkuyla bağlıyım ve Bulut, Analitik, Yapay Zeka ve Üstel Teknolojiler hakkında derin bilgiye sahibim ve her gün öğrenmeye devam ediyorum. Bir Mühendis olarak teknolojiyi ve dünyayı değiştirmeyi seviyorum. Karmaşık şeyleri basitleştirme, problem çözme ve ekip çalışması konusunda harika yeteneklere sahibim. Teknoloji dışında, diğer tutkularımdan biri de insanlar. İnsanlara liderlik etmek gerçekten ödüllendiriciydi ve 15 yıllık liderlik görevim boyunca her zaman örnek olarak liderlik etmeye çalıştım. İnsanlar beni takip etti, ki bu sonuçta bir liderin temel amacıdır. Kariyerim boyunca bana en çok yardımcı olan 3 şey insan, azim ve tutku oldu.
Yapay Zeka Etik Zorlukları
Ultralytics'ten (YOLOv5 ve YOLOv8) Glenn Jocher, Deci'den (YOLO-NAS) Yonatan Geifman ve Meituan'dan (YOLOv6) Bo Zhang, açık kaynaklı vizyon yapay zekasının durumunu keşfetmek için bu panelde bir araya geliyor. Bu panel, model uygulaması sırasında karşılaşılan zorlukları ve öncelikleri derinlemesine inceleyerek, sorunsuz bir yapay zeka adaptasyonu için değerli bilgiler sağlayacaktır. Ek olarak, panelistler uç cihazlarda dağıtımı ele alacak, nesne yeniden tanımlama modüllerinin potansiyelini inceleyecek, model dağıtımı hakkında bilgiler sağlayacak ve daha fazlasını sunacaktır.
Dünya çapında konuşlandırılmış yaklaşık 1 milyar ağ kamerası bulunmaktadır. Gelişmiş yapay zeka ile güçlendirilen akıllı kameralar, en önemli olana odaklanabilir ve sürücülerden yayalara, perakendecilerden alışveriş yapanlara kadar herkes için mekanlara güvenlik getirebilir. NVIDIA Jetson üzerinde çıkarım yapan video analizi uygulamaları için genel uç performansını gözden geçireceğiz ve herhangi bir eski kamerayı tek satır kod yazmadan YOLOv8 modeliyle yükseltebilirsiniz.
Axelera AI'nın Metis platformunun, günümüzde mevcut olan çözümlerin maliyetinin ve güç tüketiminin çok daha altında, sektör lideri performans ve kullanılabilirlik sunduğunu görmek için bize katılın. Donanım ve yazılım çözümümüzün etkileyici sonuçlarını keşfedin, YOLO modellerini uç cihazlarda çıkarım için optimize edin.
Yapay zeka, çeşitli sektörleri, emtiaları ve temel işlevleri dönüştürüyor. Bununla birlikte, derin sinir ağları bellek, işlem gücü ve enerji açısından aşırı kaynak tüketir. Yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesini sağlamak için, son kullanıcı cihazlarında, katı güç ve termal kısıtlamalara uyarak verimli bir şekilde çalışması gerekir. Kuantalama ve sıkıştırma gibi teknikler, bu zorlukların azaltılmasında önemli bir rol oynar.
Bu web seminerinde, Sony'nin ürün yöneticisi Amir Servi, verimli uç dağıtımı için derin öğrenme modellerini nicelendirmeye ve hızlandırmaya yönelik Sony'nin Model Sıkıştırma Araç Seti'ni (Model Compression Toolkit) size anlatacak. Kendi modeliniz için de aynısını nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz! Öğrenecekleriniz:
- Kuantalama tekniklerindeki en son araştırmamız ve bunun pratik bir ürüne uygulanması
- Uçta çıkarım için donanım tabanlı sıkıştırmanın önemi
- Mühendislerin ve araştırmacıların bu teknikleri Sony MCT aracılığıyla nasıl uygulayabilecekleri
Ultralytics HUB, kodlama uzmanlığına bakılmaksızın, hem bireylerin hem de işletmelerin makine öğrenimi dünyasına girişindeki engelleri azaltarak, makine öğrenimini erişilebilir hale getiriyor. Bu platformun, makine öğrenimine yaklaşımımızı nasıl devrimleştireceğini ve yeni nesil veri meraklılarını, fikirlerini benzeri görülmemiş bir kolaylıkla gerçeğe dönüştürmeleri için nasıl güçlendireceğini öğrenin.
Ve büyük duyurumuzu kaçırmayın...
NVIDIA Jetson'ın Edge GPU'sundan küçük MCU'lara kadar gömülü cihazlarda son teknoloji modelleri dağıtmak zorluklar ve sınırlamalar sunar. NVIDIA Jetson üzerinde çıkarım yapan video analizi uygulamaları için bu modellerin YOLOv8 dahil olmak üzere nasıl kolaylaştırılmış bir yaklaşımla dağıtılacağını ve genel uç performansını gözden geçireceğiz.
Glenn, dünyadaki en iyi Vizyon Yapay Zekasını geliştirmek için amansız bir arayış içinde. Onun için bu sadece teknolojik bir başarı değil, aynı zamanda AGI'nin potansiyelini gerçekleştirme yolunda hayati bir adım. Bu amansız arayışın öncüleri ise YOLOv5, YOLOv8 ve Ultralytics HUB'dan başkası değil.
Peki, Ultralytics YOLO'yu dünyadaki en iyi yapan nedir?
Bilgisayarlı görü alanındaki son gelişmeler, transformer mimarisinin ve 🤗 transformers kütüphanesinde önceden eğitme, ince ayar yapma ve çıkarım yapmaya yönelik kullanıcı dostu soyutlamaların kullanıma sunulmasıyla önemli ölçüde desteklenmiştir. Bu konuşma, en son transformer tabanlı görme modellerine genel bir bakış sunar, 🤗 transformers kütüphanesinde bulunan yardımcı programları inceler ve arkasındaki felsefeye dair pratik bilgiler sunar.
Perakende kasalarında uzun kuyruklardan bıktınız mı? Akıllı Sıra Yönetim sistemimiz çözümünüz! OpenVINO ve YOLOv8 kullanarak böyle bir sistemi nasıl oluşturacağınıza dair adım adım bir eğitim için bize katılın. Perakende kasa ortamlarında konuşlandırılabilen uçtan uca bir çözüm geliştirmek için bu güçlü açık kaynak araçlarını entegre etme sürecinde size yol göstereceğiz. Uygulamayı olağanüstü performans elde edecek şekilde nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz. İster deneyimli bir geliştirici olun ister yapay zekaya yeni başlayın, bu oturum OpenVINO kullanarak akıllı sistemler oluşturmak için pratik ipuçları ve en iyi uygulamaları sağlayacaktır. Sunumun sonunda, kendi çözümünüzü oluşturmak için bilgi ve kaynaklara sahip olacaksınız.
Yapay zekadaki (YZ) hızlı ilerlemelerle tanımlanan bir çağda, bu teknolojinin etik ortamında gezinmek çok önemlidir. Bu oturumda Mónica, yapay zekanın dönüştürücü gücüne eşlik eden karmaşık etik ikilemler ağını çözecek. Önyargı ve adaleti ele almaktan, şeffaflığı, hesap verebilirliği ve yapay zekanın toplum üzerindeki derin etkisini keşfetmeye kadar Mónica, yapay zekayı çevreleyen etik hususlara ışık tutan içgörüler sağlayacaktır.
Bu konuşma, yapay zeka ile ilişkili etik zorluklar ve sorumluluklar hakkında temel bir anlayış kazanmanız için bir fırsattır. Mónica, yapay zeka geliştirme, karar alma veya politika oluşturma ile uğraşan herkes için gerekli olan bilgilerle sizi donatacaktır.
Temel Modeller, GPU hesaplama açısından talepkar olabilir ve özellikle milyonlarca Otonom Satış Noktasını ölçeklendirmek istiyorsanız, gerçek zamanlı uygulamalar için uygun olmayabilir. Ancak, ek açıklamalar gibi karmaşık görevler için temel modellerimizi kullandığımız ve bu bilgiyi daha küçük ve uygun maliyetli modellere aktardığımız bilgi damıtma yönteminden yararlanıyoruz. Bu, açıklama sürecimizi insan geleneksel etiketlemesinden 90 kata kadar daha hızlı hale getirmemizi sağlıyor.
Şşşş. Bir sır duymak ister misin? Aktif öğrenmenin zor olmak zorunda olmadığını söylesem? Ya... kolay bir yolu olsaydı? Şanslısınız. Bu konuşma size DagsHub'ın Veri Motorunu kullanarak aktif bir öğrenme hattını tam olarak nasıl uygulayacağınızı gösterecek. Ve hattın %90'ı doğrudan bir Jupyter Notebook'ta veya Google Colab'da çalıştırılabilir! Konuşmanın sonunda, mevcut projenizi, modellerinizin metriklerini verimli ve hızlı bir şekilde iyileştirmek için aktif öğrenmeyi kullanan bir projeye dönüştürmek için gerekli bilgilere sahip olacaksınız!
YOLOv8 ile açık kaynak araçları kullanmak, bir sonraki vizyon yapay zeka projenizi hızlı bir şekilde başlatmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olabilir. Açık kaynaklı görüntü depoları, veri etiketlemeyi otomatikleştirmeye yardımcı olacak kitaplıklar, izleme veya sayma araçları ve modellerinizi dağıtmak için sunucular bulunmaktadır. Bir sonraki uygulamanızı oluşturmak için bunları YOLOv8 ile nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Daha büyük ve daha iyi yapay zeka (AI) sistemleri için devam eden küresel yarışın, iş piyasalarını değiştirerek, iş modellerini bozarak ve iklim eylemi yolları için küresel fikir birliğini etkileyebilecek yeni yönetişim ve toplumsal refah yapıları sağlayarak derin bir toplumsal ve çevresel etkiye sahip olması bekleniyor. Bununla birlikte, mevcut yapay zeka sistemleri, iklim değişikliği azaltma ve uyum kararlarını etkileyen ve sosyal istikrarı tehlikeye atan, potansiyel olarak toplumsal dönüm noktası olaylarına yol açan önyargılı veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Bu nedenle, toplumlar ve gezegensel zorluklar üzerindeki hem doğrudan hem de dolaylı etkileri yansıtan daha az önyargılı bir yapay zeka sisteminin uygun tasarımı, son derece önemli bir sorudur.
Makine öğrenimi (ML) modellerinin nicelemesi (Quantization), daha düşük bant genişliği gereksinimleri nedeniyle model boyutunda önemli bir azalmaya ve çıkarım gecikmesinde azalmaya yol açabilir. Tamsayı hesaplamalarını verimli bir şekilde destekleyen donanım seçeneklerinde dağıtıldığında, performans kazanımları daha da çarpıcı olabilir. Bununla birlikte, niceleme bazen doğrulukta kabul edilemez düşüşe yol açabilir. Bu konuşmada, YOLOv8 modellerini verimli bir şekilde nicelemek için çeşitli yöntemlere genel bir bakış sunacağız ve bu da onları çeşitli gerçek zamanlı uç AI uygulamaları için mükemmel bir seçim haline getiriyor. Ayrıca, çeşitli model mimarileri ve veri kümelerinde mükemmel eğitim sonrası niceleme sonuçları gösteren ReLU6 aktivasyon fonksiyonuna sahip bir YOLOv8 modelleri sınıfını tanıtıyoruz. Son olarak, niceleme yapılmış modellerin, basit API'ler kullanılarak CPU'lar, Edge TPU'lar ve Orca (DeGirum'un AI HW hızlandırıcısı) gibi birden çok donanım seçeneğinde nasıl dağıtılabileceğini gösteriyoruz.
Ultralytics, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu ve poz tahmini gibi görevler için en son teknolojiye sahip bilgisayarlı görü modellerinin merkezidir. Weights & Biases, bir Ultralytics iş akışıyla entegre edildiğinde deneylerimizi, model kontrol noktalarımızı kolayca yönetmemizi ve deneylerimizin sonuçlarını anlayışlı ve sezgisel bir şekilde görselleştirmemizi sağlayan, geliştirici odaklı bir MLOps platformudur. Bu oturumda, Ultralytics ve Weights & Biases'ı kullanarak bilgisayarlı görü iş akışlarımıza nasıl etkili bir şekilde süper güç katabileceğimizi keşfedeceğiz.
Patent araması ve etkileşim yeteneklerini büyük ölçüde geliştiren gelişmiş bir dil modeli çözümü olan PatentPT'yi nasıl oluşturduğumuzu öğrenin. Sunum, büyük dil modellerini ince ayar yapma ve dağıtma ve kurumsal düzeyde bellek aracılarını kullanarak patentleri otomatik tamamlama, özetler ve talepler oluşturma ve zengin patent külliyatını kullanarak gelişmiş patent arama işlevlerini yürütme konusunda pratik bilgiler sunmaktadır. Son teknoloji Activeloop'un Yapay Zeka Veritabanı Deep Lake'i, açık kaynaklı LLM modellerini, Habana Gaudi HPU donanımını ve Amazon Sagemaker'ın LLM çıkarım API'lerini kullanarak benzer bir çözümü nasıl geliştireceğinizi adım adım göstereceğiz.
LLM modelimizi eğitmekten, ince ayar yapmaktan, özel özellikler oluşturmaktan ve arama API'lerini dağıtmaya kadar çözüm oluşturmak için attığımız tüm adımları ve mimari planları ayrıntılı olarak anlatacağız.
İster LLM'leri ince ayar yapma konusunda pratik rehberler arayan bir yapay zeka uygulayıcısı, ister yapay zekayı patent araması için kullanmakla ilgilenen bir hukuk uzmanı, ister yapay zeka ile geliştirilmiş çözümlerin geleceğini merak eden biri olun, konuşmamız LLM'lerin özel bir alanda kullanım sürecine ve potansiyeline bir bakış sunmaktadır. Büyük ve küçük şirketler için Yapay Zeka Veritabanı olan Deep Lake tarafından desteklenen özel LLM destekli uygulamalar oluşturma yolculuğumuzu paylaşırken bize katılın.
Açık kaynak şirketleri farklı şekilde inşa edilir. Bu konuşmada, yatırımcıların Seri A'da yatırım yapmayı düşünürken ne arayacaklarını ele alacağız. Spoiler: gelire ihtiyacınız olmayabilir, ancak kesinlikle ivmeye ihtiyacınız var! Ne zaman yatırım alacağınızı anlamanıza yardımcı olmak için diğer OSS şirketlerinden sınıfının en iyisi metrikleri paylaşacağız.
Güne Madrid'deki Google for Startups'ta kahve ile başlayacağız. Sabah, bir dizi konuşma içerecek ve ardından Ultralytics'in Google for Startups'ta ev sahipliği yapacağı bir öğle yemeği molası verilecektir. Öğle yemeğinden sonra daha fazla oturuma dalacağız. YV23'ü sonlandırmak için, yine Google for Startups'ta düzenlenecek olan resmi bir networking happy hour'a katılın.
Yüz yüze katılmak, etkinlik atmosferine kendinizi kaptırmanıza, konuşmacılar ve diğer katılımcılarla etkileşim kurmanıza ve network oturumlarına katılmanıza olanak tanır. Vizyon yapay zeka topluluğuyla doğrudan etkileşim kurmak için eşsiz bir fırsattır.
YV23 için biletler, ister sanal ister yüz yüze katılmayı seçin, tamamen ücretsizdir.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, İspanya.
YV23, hem sanal hem de yüz yüze katılım seçenekleri sunmaktadır. Yerini ayırtmak için bu sayfada bulunan kayıt formunu doldurmanız yeterlidir.
Çin'deyseniz lütfen sanal Bilibili yayınını buradan bulun. Dünyanın geri kalanından katılıyorsanız, lütfen sanal Youtube yayınını buradan izleyin.