İzleyin: YOLO Vision 2023 YouTube Live'da.
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){kind=logo}
1
gün
18
görüşmeler
2,000+
katılımcılar çevrimiçi
150
şahsen katılımcılar
Glenn Jocher
Kurucu ve 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: Ultralitiği Keşfetmek YOLO: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekada Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynak Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
.avif)
Adrian Boguszewski
Yazılım Evangelisti
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 İş Ortaklığı & 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 fabrikasız bir yarı iletken şirketi olan DeGirum Corp'un Kurucu Ortağı ve Baş Mimarıdır. DeGirum'dan önce Marvell Semiconductor Inc. şirketinde SSD Mimarisi Direktörü olarak görev yapmıştır. Shashi, Hindistan Teknoloji Enstitüsü, Madras, Hindistan'dan B. Tech ve M. Tech derecelerine ve Arizona Üniversitesi, Tucson, Arizona'dan doktora derecesine sahiptir.
Quantized YOLOv8 Modellerini Uç Cihazlara Dağıtma
Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuk Mühendisi
Merve Noyan, Hugging Face'te geliştirici savunuculuğu alanında çalışan bir mühendistir ve açık kaynaklı makine öğrenimi üzerine çalışmaktadır. Kendisi aynı zamanda Makine Öğrenimi alanında lisansüstü araştırmacı ve GDE'dir.
Transformers ile Açık Kaynak Vizyonu
Amir Servi
Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisi
Amir, Sony'de Edge Derin Öğrenme Ürün Müdürü olarak görev yapıyor. Teknoloji alanında, geliştirici araçlarında ve yapay zeka ekosisteminde Deci, Superwise ve AnyVision'da 15 yılı aşkın deneyime sahip olan Amir, bilgisayarla görme uygulamalarından sinir ağı hızlandırmaya ve uç cihazlarda derin öğrenme dağıtımını yeniden şekillendirmeye kadar geliştiriciler için en son teknoloji ürünleri sunmak üzere ürün ve Ar-Ge ekiplerine liderlik etme konusunda uzmanlaşmıştır.
Yapay Zeka Araştırmaları ile Gerçek Zamanlı Uç Nokta Arasında Köprü Kurmak
Glenn Jocher
Kurucu ve 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: Ultralitiği Keşfetmek YOLO: Son Teknoloji Vizyon Yapay Zekada Gelişmeler
PANEL: Açık Kaynak Yapay Zekayı Kolaylaştırmak
Adrian Boguszewski
Yazılım Evangelisti
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 İş Ortaklığı & 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
Shashi Chilappagari
Baş Mimar ve Kurucu Ortak
Shashi Chilappagari, uç için eksiksiz yapay zeka çözümleri geliştiren fabrikasız bir yarı iletken şirketi olan DeGirum Corp'un Kurucu Ortağı ve Baş Mimarıdır. DeGirum'dan önce Marvell Semiconductor Inc. şirketinde SSD Mimarisi Direktörü olarak görev yapmıştır. Shashi, Hindistan Teknoloji Enstitüsü, Madras, Hindistan'dan B. Tech ve M. Tech derecelerine ve Arizona Üniversitesi, Tucson, Arizona'dan doktora derecesine sahiptir.
Quantized YOLOv8 Modellerini Uç Cihazlara Dağıtma
Merve Noyan
Geliştirici Savunuculuk Mühendisi
Merve Noyan, Hugging Face'te geliştirici savunuculuğu alanında çalışan bir mühendistir ve açık kaynaklı makine öğrenimi üzerine çalışmaktadır. Kendisi aynı zamanda Makine Öğrenimi alanında lisansüstü araştırmacı ve GDE'dir.
Transformers ile Açık Kaynak Vizyonu
Amir Servi
Edge Derin Öğrenme Ürün Yöneticisi
Amir, Sony'de Edge Derin Öğrenme Ürün Müdürü olarak görev yapıyor. Teknoloji alanında, geliştirici araçlarında ve yapay zeka ekosisteminde Deci, Superwise ve AnyVision'da 15 yılı aşkın deneyime sahip olan Amir, bilgisayarla görme uygulamalarından sinir ağı hızlandırmaya ve uç cihazlarda derin öğrenme dağıtımını yeniden şekillendirmeye kadar geliştiriciler için en son teknoloji ürünleri sunmak üzere ürün ve Ar-Ge ekiplerine liderlik etme konusunda uzmanlaşmıştır.
Yapay Zeka Araştırmaları ile Gerçek Zamanlı Uç Nokta Arasında Köprü Kurmak
Kalen Michael
Ürün Müdürü
İlk bilgisayarı 13 yaşında hediye edildiğinden beri yazılımcı olan Kalen, zorlukları mümkün olan en verimli şekilde çözmekten hoşlanıyor. Programlama ve çözüm üretme onu gerçekten harekete geçiren bir şey ve kodu hatasız derlendiğinde yaşadığı 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 yılında Redpoint Ventures'a genel müdür olarak katıldı ve burada altyapı, yapay zeka, geliştirici araçları ve güvenlik alanlarındaki
yatırımlarına odaklandı. Şu anda Dagger, Railway, Xata ve Poolside'ın
yönetim kurullarında görev yapmakta ve diğer duyurulmamış altyapı
yatırımlarına liderlik etmektedir. Erica, Redpoint'ten önce GitHub'ın COO'suydu. GitHub'dan önce Erica, VMware tarafından satın alınan
açık kaynak uygulama paketleme ve dağıtım şirketi Bitnami'nin
kurucusu ve COO'suydu. Ayrıca
yazılım paketleme teknolojisi geliştiren BitRock'ın kurucu ortağı ve CEO'suydu. Erica, 15 yılı aşkın bir süredir açık kaynak
topluluğunda liderdir ve 2016'dan beri Linux Vakfı yönetim kurulunda görev yapmaktadır.
Redpoint'e katılmadan önce Erica, Netlify,
Coda, Whimsical, Xata ve Byteboard gibi şirketlerin melek yatırımcısı ve danışmanıydı. Walnut Creek, CA'da kocası, oğlu
ve eğlenceli lab-chihuahua karışımıyla birlikte yaşıyor.
Açık Kaynak İçin Seri: Yatırımcılar Ne Arıyor?
Dr. Ramit Debnath
Kurucu Ortak
Cambridge Üniversitesi'nde Hesaplamalı Sosyal Bilimler ve Tasarım alanında Yardımcı Doçent, Kolektif Zeka ve Tasarım Grubu Direktörü (Cambridge Üniversitesi) ve ilk Cambridge Zero araştırmacısı, 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 iklim değişikliğinin kamuoyu tarafından anlaşılmasını iyileştirmek için küresel bir araştırma çabasına ortak liderlik ediyor.
Caltech Misafir Öğretim Üyesi. Daha önce Stanford Üniversitesi, IEA ve IIT Bombay'da çalışmıştır. Gates Bursiyeri.
Gezegensel İklim Eylemi için 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, Cambridge Üniversitesi gibi önde gelen akademik kurumlar ve iklim eylem alanındaki diğer öncüler dahil olmak üzere önde gelen iklim eylem kuruluşlarıyla ortaklık kurdu.
Twitter'da 8 yıl çalıştı. Daha önce Meta ve KPMG'de görev aldı.
WeDontHaveTime Danışma Kurulu Üyesi. Sigma Squared Onursal Üyesi.
Gezegensel İklim Eylemi için İnsan ve Makine Zekası
.avif)
Yonatan Geifman
Kurucu Ortak & 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, Sinirsel Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı (NeurIPS) ve Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı (ICML) gibi önde gelen küresel konferanslarda yayınlanmış ve sunulmuştur.
PANEL: Açık Kaynak Görme 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 düzenliyor ve topluluğun karşılaştığı teknik sorunların çözümünde yer alıyor.
Göster ve Anlat: YOLO (Neredeyse) Her Şeye Nasıl Dağıtılır: Daha Basit ve Daha Hızlı!
.avif)
Davit Buniatyan
Kurucu ve CEO
Davit Buniatyan ilk kez 18 yaşındayken TechCrunch'ın onu öne çıkarmasıyla tanındı. University College London'da (UCL) Bilgisayar Bilimleri eğitimini tamamladıktan sonra 20 yaşında Princeton Üniversitesi'nde doktora yapmaya başladı. Princeton'dayken Davit, prestijli Princeton Nörobilim Laboratuvarı'nda Profesör Sebastian Seung'un rehberliğinde araştırmalara yoğunlaştı.
Davit, Gordon Wu Bursu ve AWS Makine Öğrenimi Araştırma Ödülü ile onurlandırılmıştır. Çığır açan araştırması, fare beyninin konnektomunun haritalanmasını içeriyordu. Davit, Nörobilim Laboratuvarı'nda kapsamlı, çok modlu veri kümelerini analiz etmenin zorluklarıyla boğuşurken, Makine Öğrenimi alanında bir dizi acil sorun keşfetti. Davit, Activeloop'un kurucu CEO'su rolüne bu şekilde geçiş yaptı. Y-Combinator ve diğer önde gelen Silikon Vadisi fonları ve melekleri tarafından desteklenen Activeloop, tüm yapay zeka verilerini barındıracak şekilde tasarlanmış bir Vektör Veritabanı olan Deep Lake'i inşa ediyor.
PatentPT: Kurumsal Sınıf Bellek Aracıları ile LLM Destekli Bir Çözüm Oluşturmak
Soumik Rakshit
Makine Mühendisliği 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 Ağırlıklar 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 Kaynak Görme Yapay Zekasını Kolaylaştırmak
Dr. Bram Verhoef
Makine Öğrenimi Başkanı
Bram Verhoef'un İstatistik, Psikoloji ve Sinirbilim alanlarında bir geçmişi vardır. Doktorasını 2010 yılında KU Leuven'den aldıktan sonra Harvard Üniversitesi ve Chicago Üniversitesi'nde doktora sonrası araştırmalar yapmış ve dikkat mekanizmalarının altında yatan Hesaplamalı Sinirbilim üzerine odaklanmıştır.
2017 yılında Belçika'ya dönerek Imec'te Teknik Personelin Asli Üyesi olarak çalışmaya başladı ve yeni bir analog bellek içi hesaplama Derin Öğrenme çipiyle ilgili algoritma geliştirmeye liderlik etti. 2021'de Axelera AI'nın kurucu ortağı oldu ve şu anda Axelera AI'nın son teknoloji ürünü Derin Öğrenme Hızlandırıcısı için algoritma optimizasyonu çalışmalarına liderlik eden Makine Öğrenimi Başkanı olarak görev yapıyor.
YOLO Supercharged: Yapay Zeka-Yerel Güçten Yararlanma
Mónica Villas
Teknik Danışman ve Öğretim Görevlisi
Eski IBM yöneticisi, 20 yılı aşkın süredir BT alanında çalışmaktadır. Şu anda Teknik danışman ve öğretim görevlisi olarak çalışıyorum. BT'de geçirdiğim uzun yıllardan sonra, teknolojinin işi değiştirmek ve geliştirmek için nasıl uygulanabileceğini biliyorum. Öğretme ve öğrenmenin yeni yolları konusunda tutkuluyum 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 basitleştirmek, problem çözmek ve ekip çalışması yapmak için harika yeteneklerim var. Teknolojinin yanı sıra diğer tutkularımdan biri de insanlar. İnsanlara liderlik etmek gerçekten ödüllendiriciydi ve lider olarak geçirdiğim 15 yıl boyunca her zaman örnek olmaya çalıştım. İnsanlar beni takip etti, sonuçta bu da bir liderin ana hedefidir. Tüm kariyerim boyunca bana en çok yardımcı olan 3 şey insanlar, azim ve tutkuydu.
YZ Etik Zorlukları
Ultralytics'ten Glenn Jocher (YOLOv5 ve YOLOv8), Deci'den Yonatan Geifman (YOLO-NAS) ve Meituan'dan Bo Zhang (YOLOv6), 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 analitik 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, hesaplama gücü ve enerji açısından aşırı kaynak tüketmektedir. Yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesini sağlamak için, son kullanıcı cihazlarında katı güç ve termal kısıtlamalara bağlı kalarak verimli bir şekilde çalışması gerekir. Niceleme ve sıkıştırma gibi teknikler bu zorlukların hafifletilmesinde önemli bir rol oynamaktadır.
Bu web seminerinde, Sony'nin ürün müdürü Amir Servi, verimli uç dağıtımı için derin öğrenme modellerini nicelleştirmeye ve hızlandırmaya yönelik Sony Model Sıkıştırma Araç Kiti hakkında size yol gösterecek. Aynı şeyi kendi modeliniz için nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz! Neler öğreneceksiniz:
- Niceleme tekniklerindeki en son araştırmamız ve bunun pratik bir ürüne uygulanması
- Uçta çıkarım yapmak için donanıma duyarlı sıkıştırmanın önemi
- Mühendisler ve araştırmacılar bu teknikleri Sony MCT aracılığıyla nasıl uygulayabilir?
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?
Bilgisayarla görme alanındaki son gelişmeler, transformatör mimarisinin ve 🤗 transformers kütüphanesinde ön eğitim, ince ayar ve çıkarım yapmak için kullanıcı dostu soyutlamaların kullanılmaya başlanmasıyla önemli ölçüde ilerlemiştir. Bu konuşma, en son transformatör tabanlı görme modellerine genel bir bakış sunmakta, 🤗 transformers kütüphanesinde bulunan yardımcı programları araştırmakta ve arkasındaki felsefeye pratik bilgiler sunmaktadır.
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 manzarasında gezinmek çok önemlidir. Bu oturumda Mónica, yapay zekanın dönüştürücü gücüne eşlik eden karmaşık etik ikilemler ağını çözecek. Monica, önyargı ve adaleti ele almaktan şeffaflık, hesap verebilirlik ve YZ'nin toplum üzerindeki derin etkisini keşfetmeye kadar, YZ'yi çevreleyen etik hususlara ışık tutan içgörüler sunacak.
Bu konuşma, YZ ile ilişkili etik zorluklar ve sorumluluklar hakkında temel bir anlayış kazanma fırsatınızdır. Mónica sizi YZ geliştirme, karar verme veya politika oluşturma süreçlerinde yer alan herkes için gerekli olan bilgilerle donatacak.
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 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 eylem yolları için küresel fikir birliğini etkileyebilecek yeni yönetişim ve toplumsal refah yapıları sağlayarak derin bir toplumsal ve çevresel etkiye sahip olması beklenmektedir. Bununla birlikte, mevcut yapay zeka sistemleri, iklim değişikliğini hafifletme ve uyum kararlarını etkileyen siyasi kurumları istikrarsızlaştırabilecek ve sosyal istikrarı tehlikeye atarak potansiyel olarak toplumsal devrilme olaylarına yol açabilecek önyargılı veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir. Bu nedenle, toplumlar ve gezegensel zorluklar üzerindeki hem doğrudan hem de dolaylı etkileri yansıtan daha az önyargılı bir YZ sisteminin uygun tasarımı çok 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 arama ve etkileşim yeteneklerini büyük ölçüde geliştiren gelişmiş bir dil modeli çözümü olan PatentPT'yi nasıl oluşturduğumuzu öğrenin. Sunum, patentleri otomatik tamamlamak, özet ve istemler oluşturmak ve zengin patent külliyatını kullanarak gelişmiş patent arama işlevleri gerçekleştirmek için büyük dil modellerinin ince ayarının yapılması ve dağıtılması ve kurumsal düzeyde bellek aracılarından yararlanılması hakkında pratik bilgiler sunmaktadır. Son teknoloji Activeloop Deep Lake, Yapay Zeka Veritabanı, açık kaynaklı LLM modelleri, Habana Gaudi HPU donanımı ve Amazon Sagemaker'ın LLM çıkarım API'lerini kullanarak benzer bir çözümü nasıl geliştireceğiniz konusunda size yol göstereceğiz.
LLM modelimizi eğitmekten ve ince ayar yapmaktan, özel özellikler oluşturmaya ve arama API'lerini dağıtmaya kadar çözümü oluşturmak için attığımız tüm adımları ve mimari planları size göstereceğiz.
İster LLM'lere ince ayar yapma konusunda pratik kılavuzlar arayan bir YZ uygulayıcısı, ister patent arama için YZ'den yararlanmak isteyen bir hukuk profesyoneli olun, ister sadece YZ ile geliştirilmiş çözümlerin geleceğini merak ediyor olun, konuşmamız LLM'leri özel bir alanda kullanma sürecine ve potansiyeline bir bakış sunuyor. Büyük ve küçük şirketler için Yapay Zeka Veritabanı 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 nelere bakacaklarını ele alacağız. Spoiler: gelire ihtiyacınız olmayabilir, ancak kesinlikle momentuma ihtiyacınız var! Ne zaman yatırım yapacağınızı 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 katılım, etkinlik atmosferine kendinizi kaptırmanıza, konuşmacılar ve diğer katılımcılarla etkileşime girmenize ve ağ oluşturma oturumlarına katılmanıza olanak tanır. Vision AI topluluğu ile doğrudan etkileşim kurmak için eşsiz bir fırsat.
YV23 için biletler tamamen ücretsizdir, ister sanal olarak ister şahsen bize katılmayı tercih edin.
Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, İspanya.
YV23 hem sanal hem de yüz yüze katılım seçenekleri sunmaktadır. Yerinizi garantilemek için bu sayfada yer alan kayıt formunu doldurmanız yeterlidir.
Eğer Çin'deyseniz lütfen sanal Bilibili yayınına buradan ulaşın. Dünyanın geri kalanından katılıyorsanız, lütfen buradaki sanal Youtube akışını kullanarak ayarlayın.
