Ultralytics tarafından desteklenen #YV23, açık kaynaklı vizyon yapay zeka gelişimi ve ilerlemesine odaklanan dünyadaki tek konferanstır. Hem yüz yüze hem de çevrimiçi olarak gerçekleşecek olan konferansta, araştırmacılar, mühendisler ve uygulayıcılar bilgi, yenilik ve ilerlemeyi paylaşmak için üst üste ikinci yıl bir araya gelecek. Görme Yapay Zekasının yeni sınırlarını zorlamak için 27 Eylül'de Madrid, İspanya'daki Google for Startups 'ta uzmanlara ve liderlere katılın.
.avif)
1
gün
18
konuşmalar
2,000+
çevrimiçi katılımcı
150
şahsen katılımcı

Glenn Jocher
Kurucu & CEO
Glenn, Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Jeo-uzamsal-İstihbarat Ajansı (NGA) antinötrino analiz çalışmalarına liderlik etmek için Ultralytics 'i kurdu ve miniTimeCube deneyi ve Nature dergisinde yayınlanan dünyanın ilk Küresel Antinötrino Haritası ile sonuçlandı. Bizden kaçan derin parçacık fiziği gizemlerinin daha derin bir şekilde farkına varması, onu insanlığın kendi zihnimizin sınırlarını aşması ve bir gün evreni ve içindeki yerimizi gerçekten anlaması için en iyi çözüm olarak Yapay Genel Zeka'ya (AGI) yönlendirdi. Bugün, Ultralytics YOLO ve Ultralytics HUB ile bu saplantının öncüleri olarak gelecekteki bir AGI'nin yapı taşı olarak dünyanın en iyi vizyon yapay zekasını inşa etmeye çalışıyor.
KEYONTE: Ultralytics KeşfetmekYOLO: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekada Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynak Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
.avif)
Adrian Boguszewski
Yazılım Elçisi

Adrian, 8 yıl önce Gdansk Teknoloji Üniversitesi'nden Bilgisayar Bilimleri alanında mezun oldu. Daha sonra kariyerine bilgisayarla görme ve derin öğrenme alanlarında başladı. Önceki iki yıl boyunca veri bilimcileri ve Android geliştiricilerinden oluşan bir ekip lideri olarak Adrian, evden çıkmadan profesyonel bir fotoğraf (kimlik kartı veya pasaport için) çekmeye yönelik bir uygulamadan sorumluydu. LandCover.ai veri setinin ortak yazarı, OpenCV Image Viewer Plugin'in yaratıcısı ve zaman zaman Derin Öğrenme dersleri vermektedir. Şu anki görevi insanları OpenVINO Toolkit hakkında eğitmektir. Boş zamanlarında bir gezgindir. Onunla finans, özellikle de yatırımlar hakkında da konuşabilirsiniz.
ANAHTAR KONUŞMA: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Kuyruk Yönetim Sisteminin Nasıl Oluşturulacağını Öğrenin

Elaine Wu
Edge AI Ortaklığı ve Pazarlama

Elaine, 2008'den beri bir IoT donanım şirketi ve NVIDIA Embedded'ın Elit Ortağı olan Seeed'de Edge AI pazarlama ve ortaklık yöneticisidir. Seeed'de, geliştiriciler, ekosistem ve Seeed'in donanım uzmanlığı ile uyum sağlayarak, en güvenilir donanım platformu yolunda, herkesin dijital dönüşüm hedeflerine ulaşmasını ve yeni nesil yapay zeka ürününü birlikte yaratmasını sağladığına inanıyor ve çabalıyor. Kendisi @iamelainewu adresinden tweet atmaktadır.
Herhangi Bir Kamerayı YOLOv8 ile Kodsuz Bir Şekilde Yükseltin
.avif)
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.
Quantized YOLOv8 Modellerini Uç Cihazlara Dağıtma

Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuğu Mühendisi

Merve Noyan, Hugging Facede geliştirici savunuculuğu alanında çalışan bir mühendistir ve açık kaynaklı makine öğrenimi üzerine çalışmaktadır. Kendisi aynı zamanda Makine Öğrenimi alanında lisansüstü araştırmacı ve 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 Jeo-uzamsal-İstihbarat Ajansı (NGA) antinötrino analiz çalışmalarına liderlik etmek için Ultralytics 'i kurdu ve miniTimeCube deneyi ve Nature dergisinde yayınlanan dünyanın ilk Küresel Antinötrino Haritası ile sonuçlandı. Bizden kaçan derin parçacık fiziği gizemlerinin daha derin bir şekilde farkına varması, onu insanlığın kendi zihnimizin sınırlarını aşması ve bir gün evreni ve içindeki yerimizi gerçekten anlaması için en iyi çözüm olarak Yapay Genel Zeka'ya (AGI) yönlendirdi. Bugün, Ultralytics YOLO ve Ultralytics HUB ile bu saplantının öncüleri olarak gelecekteki bir AGI'nin yapı taşı olarak dünyanın en iyi vizyon yapay zekasını inşa etmeye çalışıyor.
KEYONTE: Ultralytics KeşfetmekYOLO: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekada Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynak Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
.avif)
Adrian Boguszewski
Yazılım Elçisi

Adrian, 8 yıl önce Gdansk Teknoloji Üniversitesi'nden Bilgisayar Bilimleri alanında mezun oldu. Daha sonra kariyerine bilgisayarla görme ve derin öğrenme alanlarında başladı. Önceki iki yıl boyunca veri bilimcileri ve Android geliştiricilerinden oluşan bir ekip lideri olarak Adrian, evden çıkmadan profesyonel bir fotoğraf (kimlik kartı veya pasaport için) çekmeye yönelik bir uygulamadan sorumluydu. LandCover.ai veri setinin ortak yazarı, OpenCV Image Viewer Plugin'in yaratıcısı ve zaman zaman Derin Öğrenme dersleri vermektedir. Şu anki görevi insanları OpenVINO Toolkit hakkında eğitmektir. Boş zamanlarında bir gezgindir. Onunla finans, özellikle de yatırımlar hakkında da konuşabilirsiniz.
ANAHTAR KONUŞMA: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Kuyruk Yönetim Sisteminin Nasıl Oluşturulacağını Öğrenin

Elaine Wu
Edge AI Ortaklığı ve Pazarlama

Elaine, 2008'den beri bir IoT donanım şirketi ve NVIDIA Embedded'ın Elit Ortağı olan Seeed'de Edge AI pazarlama ve ortaklık yöneticisidir. Seeed'de, geliştiriciler, ekosistem ve Seeed'in donanım uzmanlığı ile uyum sağlayarak, en güvenilir donanım platformu yolunda, herkesin dijital dönüşüm hedeflerine ulaşmasını ve yeni nesil yapay zeka ürününü birlikte yaratmasını sağladığına inanıyor ve çabalıyor. Kendisi @iamelainewu adresinden tweet atmaktadır.
Herhangi Bir Kamerayı YOLOv8 ile Kodsuz Bir Şekilde Yükseltin
.avif)
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.
Quantized YOLOv8 Modellerini Uç Cihazlara Dağıtma

Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuğu Mühendisi

Merve Noyan, Hugging Facede geliştirici savunuculuğu alanında çalışan bir mühendistir ve açık kaynaklı makine öğrenimi üzerine çalışmaktadır. Kendisi aynı zamanda Makine Öğrenimi alanında lisansüstü araştırmacı ve 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 için Yapay Zeka: Ultralytics HUB Oyun Alanını Düzleştiriyor

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 Bilimler ve Tasarım Yardımcı Doçenti, Kolektif Zeka ve Tasarım Grubu Direktörü (Cambridge Üniversitesi) ve ilk Cambridge Zero araştırmacısı, Caltech, Harvard Üniversitesi, Boston Üniversitesi, MCC-Berlin gibi önde gelen akademik kurumlar, Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) gibi önde gelen kamu politikası kuruluşları ve iklim ve sürdürülebilirlik alanındaki diğer öncülerle işbirliği yaparak iklim değişikliğinin kamuoyu tarafından anlaşılmasını iyileştirmek için küresel bir araştırma çabasına ortak liderlik ediyor.
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, şirket çapında ilk iklim eylem stratejisini başlattı, ilk iklim değişikliği yanlış/dezenformasyon politikasını birlikte hazırladı ve Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi (UNFCCC), Birleşmiş Milletler Çevre Programı (UNEP), COP27, FridaysForFuture, WeDontHaveTime gibi önde gelen iklim eylem organizasyonları, Cambridge Üniversitesi gibi önde gelen akademik kurumlar ve iklim eylem alanındaki diğer öncülerle 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
.avif)
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'nin 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 derecesine sahiptir. Araştırmaları, Derin Sinir Ağlarını (DNN'ler) kritik görevler için daha uygulanabilir hale getirmeye odaklanmıştır. Araştırmaları, Nöral Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı (NeurIPS) ve Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı (ICML) gibi önde gelen küresel konferanslarda yayınlanmış ve sunulmuştur.
PANEL: Açık Kaynaklı Vizyon Yapay Zekasını Kolaylaştırmak
.avif)
Lakshantha Dissayanake
Uygulama Mühendisi

Lakshantha, Seeed Studio'da Edge AI Kıdemli Uygulama Mühendisidir. En son yapay zeka trendleriyle aktif olarak güncel kalmakta ve NVIDIA Jetson için adım adım wiki eğitimleri aracılığıyla geliştirici topluluğuna gömülü yapay zeka uygulamaları sunmaktadır. Ayrıca teknik atölye çalışmaları düzenlemekte ve topluluğun karşılaştığı teknik sorunların çözümünde yer almaktadır.
Göster ve Anlat: YOLO (Neredeyse) Her Şeye Nasıl Dağıtılır: Daha Basit ve Daha Hızlı!

.avif)
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 'te ML Mühendisi ve JAX'ta Google Geliştirici Uzmanı. Ayrıca üretken hesaplama, görüntü restorasyonu ve bilgisayar grafikleri alanlarında araştırma ilgi alanlarına sahip açık kaynaklı bilgisayarla görme projeleri üzerinde çalışıyorum. Açık kaynağa, öncelikle araştırma makalelerinin, uçtan uca makine öğrenimi örneklerinin ve Ultralytics, Diffusers, Keras gibi açık kaynak depoları için MLOps entegrasyonlarının uygulanması yoluyla aktif olarak katkıda bulunuyorum.
Ultralytics 'i Weights & Biases ve Önyargılarla Güçlendirme

Bo Zhang
Algoritma Stratejisti
Bo Zhang, Meituan Vision'da algoritma stratejistidir. Yüksek lisans derecesini 2013 yılında İtalya'daki Trento Üniversitesi'nde Bilişim alanında almıştır. Önceki çalışmaları Otomatik Makine Öğrenimi ve Bilgisayarla Görme üzerine olmuştur. YOLOv6 projesi üzerinde titizlikle çalışmıştır.
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 Supercharged: Yapay Zeka-Yerel Güçten Yararlanma


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 Glenn JocherYOLOv5 ve YOLOv8), Deci'den Yonatan GeifmanYOLO) ve Meituan'dan Bo ZhangYOLOv6), açık kaynaklı vizyon yapay zekasının durumunu keşfetmek için bu panelde bir araya geliyor. Bu panelde, model uygulaması sırasında karşılaşılan zorluklar ve öncelikler ele alınacak ve yapay zekanın sorunsuz bir şekilde benimsenmesi için değerli içgörüler sağlanacak. Ayrıca, panelistler uç cihazlarda dağıtımı ele alacak, nesne yeniden tanımlama modüllerinin potansiyelini inceleyecek, model dağıtımı hakkında içgörüler sağlayacak ve daha fazlasını yapacaklar.
Dünya çapında yaklaşık 1 milyar ağ kamerası kullanılmaktadır. Gelişmiş yapay zeka ile desteklenen akıllı kameralar, en önemli şeylere odaklanabilir ve sürücülerden yayalara, perakendecilerden alışveriş yapanlara kadar herkes için alan güvenliği sağlayabilir. NVIDIA Jetson üzerinde inferencing yapan video analiz uygulamaları için genel uç performans konusunda size yol göstereceğiz ve herhangi bir eski kamerayı herhangi bir kod satırı olmadan YOLOv8 modeliyle yükseltebilirsiniz.
Axelera AI'nın Metis platformunun, bugün mevcut olan çözümlerin maliyetinin ve güç tüketiminin çok altında, nasıl endüstri lideri performans ve kullanılabilirlik sunduğunu görmek için bize katılın. Uç cihazlarda çıkarım için YOLO modellerini optimize eden donanım ve yazılım çözümümüzün etkileyici sonuçlarını keşfedin.
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, makine öğrenimi dünyasına girişin önündeki engelleri azaltarak, kodlama uzmanlığından bağımsız olarak hem bireyler hem de işletmeler için erişilebilir hale getiriyor. Bu platformun makine öğrenimine yaklaşımımızda nasıl devrim yaratacağını ve yeni nesil veri meraklılarının fikirlerini daha önce görülmemiş bir kolaylıkla gerçeğe dönüştürmelerini nasıl sağlayacağını öğrenin.
Ve büyük duyurumuzu kaçırmayın...
NVIDIA Jetson'un Edge GPU 'sundan küçük MCU'lara kadar gömülü cihazlarda son teknoloji modelleri dağıtmak zorluklar ve sınırlamalar getirir. NVIDIA Jetson'da çıkarım yapan video analiz uygulamaları için YOLOv8 dahil olmak üzere bu modellerin aerodinamik yaklaşımda ve genel uç performansında nasıl dağıtılacağını inceleyeceğiz.
Glenn, dünyadaki en iyi Vision AI'yı geliştirmek için durmak bilmeyen bir arayış içinde. Onun için bu sadece teknolojik bir başarı değil, aynı zamanda AGI'nin potansiyelini gerçekleştirmeye yönelik hayati bir adımdır. Bu amansız arayışın öncüleri YOLOv5, YOLOv8 ve Ultralytics HUB'dan başkası değildir.
Peki, Ultralytics YOLO 'yu dünyanın en iyisi 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 kasada uzun kuyruklardan bıktınız mı? Akıllı Kuyruk Yönetimi sistemimiz bu sorunun cevabı! OpenVINO ve YOLOv8 kullanarak böyle bir sistemin nasıl oluşturulacağına dair adım adım bir eğitim için bize katılın. Perakende ödeme ortamlarında kullanılabilecek uçtan uca bir çözüm geliştirmek için bu güçlü açık kaynak araçlarını entegre etme sürecinde size yol göstereceğiz. Olağanüstü performans elde etmek için uygulamayı nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz. İster deneyimli bir geliştirici ister yapay zeka konusunda yeni olun, bu oturum OpenVINO kullanarak akıllı sistemler oluşturmak için pratik ipuçları ve en iyi uygulamaları sağlayacaktır. Sunumun sonunda, kendi çözümünüzü oluşturmak için gerekli 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 hesaplaması açısından zorlu olabilir ve özellikle milyonlarca Otonom Satın Alma Noktasını ölçeklendirmek istiyorsanız gerçek zamanlı uygulamalar için uygun olmayabilir. Ancak, bilgi damıtma adı verilen yöntemden yararlanıyoruz; burada temel modellerimizi açıklama gibi karmaşık görevler için kullanıyor ve bu bilgiyi daha küçük ve uygun maliyetli modellere aktarıyoruz. Bu, açıklama sürecimizi geleneksel insan etiketlemesinden 90 kata kadar daha hızlı hale getirmemizi sağlıyor.
Pssst. Bir sır duymak ister misin? Ya size aktif öğrenmenin zor olmak zorunda olmadığını söyleseydim? Ya bunun kolay bir yolu olsaydı? Şanslısınız. Bu konuşma size DagsHub'ın Veri Motorunu kullanarak bir aktif öğrenme işlem hattını tam olarak nasıl uygulayacağınızı gösterecek. Ve işlem hattının %90'ı doğrudan bir Jupyter Notebook'ta veya Google Colab'da çalışabilir! 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 araçlarını kullanmak, bir sonraki görsel yapay zeka projenizi hızlı bir şekilde hazırlamanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olabilir. Açık kaynak görüntü depoları, veri etiketlemeyi otomatikleştirmeye yardımcı olacak kütüphaneler, izleme veya sayma araçları ve modellerinizi dağıtmak için sunucular vardır. 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 nicelleştirilmesi, model boyutunda önemli bir azalmanın yanı sıra daha düşük bant genişliği gereksinimleri nedeniyle çıkarım gecikmesinde azalmaya yol açabilir. Tam sayı hesaplamalarını verimli bir şekilde destekleyen donanım seçenekleri üzerinde kullanıldığında, performans kazanımları daha da çarpıcı olabilir. Bununla birlikte, niceleme bazen doğrulukta kabul edilemez bir bozulmaya yol açabilir. Bu konuşmada, YOLOv8 modellerini verimli bir şekilde nicelleştirerek çeşitli gerçek zamanlı uç yapay zeka uygulamaları için mükemmel bir seçim haline getiren yöntemlere genel bir bakış sunuyoruz. Ayrıca, çeşitli model mimarileri ve veri kümeleri üzerinde mükemmel eğitim sonrası niceleme sonuçları gösteren ReLU6 aktivasyon fonksiyonuna sahip bir YOLOv8 modelleri sınıfını tanıtıyoruz. Son olarak, nicelleştirilmiş modellerin basit API'ler kullanılarak CPU'lar, Edge TPU'lar ve Orca (DeGirum'un AI HW hızlandırıcısı) gibi birden fazla donanım seçeneğine nasıl dağıtılabileceğini gösteriyoruz.
Ultralytics , görüntü sınıflandırma, nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve poz tahmini gibi görevler için en yeni, en gelişmiş bilgisayarla görme modellerinin evidir. Weights & Biases , Ultralytics iş akışıyla entegre edildiğinde deneylerimizi, model kontrol noktalarımızı kolayca yönetmemizi ve deneylerimizin sonuçlarını anlayışlı ve sezgisel bir şekilde görselleştirmemizi sağlayan, geliştiricilerin ilk MLOps platformudur. Bu oturumda, Ultralytics ve Weights & Biases kullanarak bilgisayarla görme iş akışlarımızı nasıl etkili bir şekilde güçlendirebileceğimizi 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.

Madrid'deki Google for Startups'ta güne kahve ile başlayacağız. Sabah bir dizi konuşma yapılacak ve ardından Google for Startups'ta Ultralytics 'in ev sahipliğinde bir öğle yemeği molası verilecek. Öğle yemeğinden sonra tekrar oturumlara dalacağız. YV23'ü tamamlamak için, yine Google for Startups'ta düzenlenen resmi bir ağ oluşturma happy hour'u için bize 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.