Yolo Vision Shenzhen
Shenzhen
Şimdi katılın

Vizyon AI'nın yeni sınırlarını keşfedin

Madrid'deki Google for Startups'tan canlı yayınlanacak ücretsiz hibrit etkinliğimiz için 27 Eylül'de bize katılın.

Canlı izle
Ultralytics HUB uygulama önizlemesiUltralytics HUB uygulama önizlemesiUltralytics HUB uygulama önizlemesi

YV23'ü Mümkün Kılanlar

Intel Logosu
Seeed Studio Logosu
Sony Logosu
Axelera Logosu
Dags Hub Logosu
DeGirum Logosu
Intuitivo Logosu
Humble Team Logosu
Prodis Logosu

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.

Ev Sahipliği Yapan
Google for Startups Logosu

1

gün

18

konuşmalar

2,000+

çevrimiçi katılımcı

150

şahsen katılımcı

Konuşmacılar

10:00

Açılış

10:00

PANEL: Açık Kaynaklı Vizyon Yapay Zekasını Kolaylaştırmak

Bo Zhang, Meituan
Glenn Jocher, Ultralytics
Yonatan Geifman, Deci

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. 

11:00

Herhangi bir kamerayı YOLOv8 ile Kodsuz Bir Şekilde Yükseltin

Elaine Wu, Seeed

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.

11:15

YOLO Supercharged: Yapay Zeka-Yerel Güçten Yararlanma

Dr. Bram Verhoef, Axelera AI

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.

11:30

Yapay Zeka Araştırmalarından Gerçek Zamanlı Uca Köprü Kurmak

Amir Servi, Sony

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

11:45

Herkes için Yapay Zeka: Ultralytics HUB Oyun Alanını Düzleştiriyor

Kalen Michael, Ultralytics

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...

12:15

Göster ve Anlat: YOLO (Neredeyse) Her Şeye Nasıl Dağıtılır: Daha Basit ve Daha Hızlı!

Lakshantha Dissayanake, Seeed

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.

12:40

KENYOTE: Ultralytics KeşfetmekYOLO: Son Teknoloji Görsel Yapay Zeka Alanındaki Gelişmeler

Glenn Jocher, Ultralytics

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?

13:20

Öğle Yemeği

14:45

Transformer'lar ile Açık Kaynaklı Vizyon

Merve Noyan, Hugging Face

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.

15:00

ANAHTAR KONUŞMA: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Kuyruk Yönetim Sisteminin Nasıl Oluşturulacağını Öğrenin

Adrian Boguszewski, Intel OpenVINO

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.

15:40

Yapay Zeka Etik Zorlukları

Mónica Villas

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.

16:00

Temel Modellerin Gücüyle Perakende Dönüşümünü Hızlandırma

José Benítez Genes, Intuitivo

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.

16:30

Aktif Öğrenme Hattı Oluşturmak, Kolay Yolu

Yono Mittlefehldt, DagsHub

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!

17:00

Açık Kaynak ve YOLOv8 ile İnşa Etmek

Joseph Nelson, Roboflow

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.

17:20

Gezegensel İklim Eylemi İçin İnsan ve Makine Zekası

Dr. Ramit Debnath ve Seán Boyle, Unitmode

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.

17:35

Quantized YOLOv8 Modellerini Uç Cihazlara Dağıtma

Shashi Chilappagari, DeGirum

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.

18:00

Ultralytics 'i Weights & Biases ve Önyargılarla Güçlendirme

Soumik Rakshit, Weights & Biases

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.

18:15

PatentPT: Kurumsal Düzeyde Bellek Aracıları ile LLM Destekli Bir Çözüm Oluşturmak

Davit Buniatyan, Activeloop

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.

18:30

Açık Kaynak için Seri A: Yatırımcılar Ne Arıyor?

Erica Brescia, Redpoint

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.

18:45

Kapanış

Önceki katılımcılar:

Alibaba'dan Katılımcılar
Ancestry'den Katılımcılar
AWS'den Katılımcılar
Baidu'dan Katılımcılar
BCG Logosu
Chubb'tan Katılımcılar
Databricks'ten Katılımcılar
Deloitte'tan Katılımcılar
Ford'dan Katılımcılar
Fujitsu Logosu
General Electric'ten Katılımcılar
Huawei'den Katılımcılar
KPMG'den Katılımcılar
Lowe's'tan Katılımcılar
Nielsen Logosu
Nvidia'dan katılımcılar
Oracle'dan Katılımcılar
Samsung'dan Katılımcılar
Walmart'tan Katılımcılar
Tata Logosu

YV23 Hakkında SSS

Yüz yüze etkinlik programı nasıl olacak?

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 katılmanın faydaları nelerdir?

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.

Biletin maliyeti ne kadar?

YV23 için biletler, ister sanal ister yüz yüze katılmayı seçin, tamamen ücretsizdir.

Madrid'deki Google for Startups nerede bulunuyor?

Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, İspanya.

YV23'e nasıl katılabilirim?

YV23, hem sanal hem de yüz yüze katılım seçenekleri sunmaktadır. Yerini ayırtmak için bu sayfada bulunan kayıt formunu doldurmanız yeterlidir.

Sanal olarak nereden izleyebilirim?

Çin'deyseniz lütfen sanal Bilibili yayınını buradan bulun. Dünyanın geri kalanından katılıyorsanız, lütfen sanal Youtube yayınını buradan izleyin.