YOLO Vision 2025'i kaçırmayın!
25 Eylül 2025
10:00 — 18:00 BST
Hibrit etkinlik
Yolo Vision 2024

Vizyon AI'nın yeni sınırlarını keşfedin

27 Eylül'de Madrid'deki Google for Startups'tan canlı yayınlanacak olan ücretsiz hibrit etkinliğimize 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, 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.

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 (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. 

11:00

YOLOv8 ile Herhangi Bir Kamerayı Kod Yazmadan Yükseltin

Elaine Wu, Seeed

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.

11:15

YOLO Süper Güçlü: Yapay Zeka Tabanlı Gücü Kullanma

Dr. Bram Verhoef, Axelera AI

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.

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 İçin Yapay Zeka: Ultralytics HUB Rekabet Ortamını Eşitliyor

Kalen Michael, Ultralytics

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...

12:15

Göster ve Anlat: YOLO'yu (Neredeyse) Her Şeye Nasıl Dağıtırsınız: Daha Basit ve Daha Hızlı!

Lakshantha Dissayanake, Seeed

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.

12:40

KENYOTE: Ultralytics YOLO'yu Keşfetmek: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekasındaki Gelişmeler

Glenn Jocher, Ultralytics

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?

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

AÇILIŞ KONUŞMASI: Sırayı Atlayın! YOLOv8 ile Akıllı Bir Sıra Yönetim Sistemi Nasıl Kurulur Öğrenin

Adrian Boguszewski, Intel OpenVINO

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.

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 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.

16:30

Aktif Öğrenme Hattı Oluşturmak, Kolay Yolu

Yono Mittlefehldt, DagsHub

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!

17:00

Açık Kaynak ve YOLOv8 ile Geliştirme

Joseph Nelson, Roboflow

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.

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

Kenar Cihazlarda Kuantize Edilmiş YOLOv8 Modellerini Dağıtmak

Shashi Chilappagari, DeGirum

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.

18:00

Weights & Biases ile Ultralytics'e Süper Güç Katmak

Soumik Rakshit, Weights & Biases

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.

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?

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 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.