探索视觉人工智能的新领域

9 月 27 日,我们将在马德里的谷歌初创企业大会(Google for Startups)上为您现场直播我们的免费混合活动。

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YV23 得以实现

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在 Ultralytics 的支持下,#YV23 是全球唯一专注于开源视觉人工智能发展和进步的会议。研究人员、工程师和从业人员将连续第二年齐聚一堂,分享知识、创新和进步。9 月 27 日,在西班牙马德里举行的 Google for Startups 会议上,与专家和领导者一起推动视觉人工智能新领域的发展。

主办方
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1

18

会谈

2,000+

与会者在线

150

与会者本人

发言人

10:00

开幕

10:00

小组讨论:轻松实现开源视觉人工智能

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

Ultralytics 公司的 Glenn Jocher(YOLOv5 和 YOLOv8)、Deci 公司的 Yonatan Geifman(YOLO-NAS)和美团网的张博(YOLOv6)将共同探讨开源视觉人工智能的现状。本小组将深入探讨模型实施过程中遇到的挑战和优先事项,为无缝采用人工智能提供宝贵的见解。此外,小组成员还将探讨在边缘设备上的部署、研究物体再识别模块的潜力、提供有关模型部署的见解等。 

11:00

使用 YOLOv8 以无代码方式升级任何相机

吴绮莉,Seeed

全球已部署约 10 亿台网络摄像机。由先进的人工智能技术驱动的智能摄像机可以专注于最重要的事情,为从司机和行人到零售商和购物者的每个人带来空间安全。我们将带您了解英伟达™(NVIDIA®)Jetson 推理视频分析应用的整体边缘性能,您无需编写任何代码即可将任何传统摄像机升级为 YOLOv8 型号。

11:15

YOLO Supercharged:利用人工智能原生动力

Bram Verhoef 博士 , Axelera AI

加入我们的行列,了解Axelera AI的Metis平台如何提供行业领先的性能和可用性,而成本和功耗只是目前现有解决方案的一小部分。了解我们的硬件和软件解决方案在优化边缘设备推理的YOLO模型方面取得的令人印象深刻的成果。

11:30

缩小人工智能研究与实时边缘之间的差距

阿米尔-塞尔维,索尼

人工智能正在改变各个领域、商品和基本功能。然而,深度神经网络在内存、计算能力和能源方面消耗过多资源。为确保人工智能的广泛应用,它必须在终端用户设备上高效运行,并严格遵守功耗和散热限制。量化和压缩等技术在缓解这些挑战方面发挥着关键作用。

在本次网络研讨会上,索尼产品经理阿米尔-塞维(Amir Servi)将向您介绍索尼的模型压缩工具包,该工具包用于量化和加速深度学习模型,以实现高效的边缘部署。您将学会如何为自己的模型做同样的事情!您将了解到:

- 我们在量化技术方面的最新研究及其在实用产品中的实施

- 硬件感知压缩对边缘推理的重要性

- 工程师和研究人员如何通过索尼 MCT 实施这些技术

11:45

人人都能使用人工智能Ultralytics HUB 公平竞争

卡伦-迈克尔,Ultralytics

Ultralytics HUB 降低了进入 ML 世界的门槛,使个人和企业都能使用它,而无需考虑编码方面的专业知识。了解这个平台将如何彻底改变我们处理机器学习的方式,让新一代数据爱好者以前所未有的轻松方式将他们的想法变为现实。

不要错过我们的重大公告...

12:15

展示与讲述:如何将 YOLO 部署到(几乎)任何地方:更简单、更快速!

拉克尚塔-迪萨亚纳克, 西德

在嵌入式设备(从 NVIDIA Jetson 的边缘 GPU 到微小的 MCU)上部署最先进的模型面临着挑战和限制。我们将介绍如何在 NVIDIA Jetson 上以精简的方式部署包括 YOLOv8 在内的这些模型,以及视频分析应用推理的整体边缘性能。

12:40

KENYOTE:探索超数据分析 YOLO:最新视觉人工智能的进步

Glenn Jocher,Ultralytics

格伦正在不遗余力地开发世界上最优秀的视觉人工智能。对他来说,这不仅是一项技术成就,更是实现 AGI 潜力的重要基石。这种不懈追求的矛头正是 YOLOv5、YOLOv8 和 Ultralytics HUB。

那么,是什么让 Ultralytics YOLO 成为世界上最好的呢?

13:20

午餐

14:45

用变形金刚实现开源愿景

Merve Noyan,拥抱的脸

变换器架构的引入以及🤗变换器库中用于预训练、微调和推断的用户友好型抽象极大地推动了计算机视觉领域的最新进展。本讲座概述了基于变换器的最新视觉模型,探讨了🤗变换器库中可用的实用工具,并对其背后的理念提供了实用的见解。

15:00

主题演讲:跳过排队!了解如何使用 YOLOv8 构建智能队列管理系统

Adrian Boguszewski,英特尔 OpenVINO

厌倦了在零售店结账时排长队吗?我们的智能排队管理系统就是答案!加入我们的教程,逐步了解如何使用 OpenVINO 和 YOLOv8 创建这样一个系统。我们将指导您如何集成这些功能强大的开源工具,以开发可部署在零售结账环境中的端到端解决方案。您将学习如何优化应用程序以实现出色的性能。无论您是经验丰富的开发人员还是人工智能新手,本讲座都将为您提供使用 OpenVINO 构建智能系统的实用技巧和最佳实践。讲座结束时,您将掌握构建自己的解决方案所需的知识和资源。

15:40

人工智能的伦理挑战

莫妮卡-维拉斯

在人工智能(AI)飞速发展的时代,把握这项技术的伦理前景至关重要。在本环节中,莫妮卡将揭开伴随人工智能变革力量而来的错综复杂的伦理困境之网。从解决偏见和公平问题,到探讨透明度、问责制以及人工智能对社会的深远影响,莫妮卡将发表见解,阐明围绕人工智能的伦理考虑因素。

本讲座是您从根本上了解与人工智能相关的伦理挑战和责任的机会。莫妮卡将为您提供从事人工智能开发、决策或政策制定的人员所必需的知识。

16:00

借助基础模型的力量加速零售业转型

何塞-贝尼特斯-基因,Intuitivo

基础模型对 GPU 计算的要求很高,可能不适合实时应用,尤其是如果你想扩展数百万个自主购买点。但是,我们利用了一种称为知识提炼的方法,将我们的基础模型用于注释等复杂任务,并将这些知识转移到更小的、具有成本效益的模型中。这使我们的标注过程比传统的人工标注快 90 倍。

16:30

轻松建立主动学习管道

Yono Mittlefehldt,DagsHub

Pssst.想听个秘密吗?如果我告诉你主动学习并不难呢?如果有......一种简单的方法呢?你很幸运。本讲座将向你展示如何使用 DagsHub 的数据引擎实现主动学习管道。其中 90% 的流程可以直接在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 上运行!讲座结束后,您将掌握必要的信息,将现有项目转换为使用主动学习的项目,从而高效、快速地改进模型指标!

17:00

利用开放源代码和 YOLOv8 进行建设

约瑟夫-尼尔森,Roboflow

使用 YOLOv8 的开源工具可以帮助您快速启动和运行下一个视觉人工智能项目。这里有开源图像库、帮助自动进行数据标注的库、用于跟踪或计数的工具以及用于部署模型的服务器。了解如何将它们与 YOLOv8 结合使用,构建您的下一个应用程序。

17:20

人类和机器智能促进地球气候行动

Ramit Debnath 博士和 Seán Boyle,Unitmode

全球正在竞相开发更大更好的人工智能(AI)系统,预计这将对社会和环境产生深远影响,改变就业市场,颠覆商业模式,促成新的治理和社会福利结构,从而影响全球对气候行动路径的共识。然而,目前的人工智能系统是根据有偏见的数据集进行训练的,这可能会破坏影响气候变化减缓和适应决策的政治机构的稳定,并损害社会稳定,从而可能导致社会倾覆事件。因此,如何适当设计一种偏差较小的人工智能系统,以反映对社会和地球挑战的直接和间接影响,是一个至关重要的问题。

17:35

在边缘设备上部署量化的 YOLOv8 模型

Shashi Chilappagari, DeGirum

对机器学习(ML)模型进行量化可显著减少模型大小,并由于带宽要求降低而减少推理延迟。如果部署在高效支持整数计算的硬件选项上,性能提升会更加显著。然而,量化有时会导致无法接受的精度下降。在本讲座中,我们将概述对 YOLOv8 模型进行高效量化的方法,使其成为各种实时边缘人工智能应用的绝佳选择。我们还介绍了一类具有 ReLU6 激活函数的 YOLOv8 模型,这些模型在各种模型架构和数据集上都显示出了出色的训练后量化效果。最后,我们说明了如何使用简单的应用程序接口将量化模型部署到多种硬件选项上,如 CPU、Edge TPU 和 Orca(DeGirum 的人工智能硬件加速器)。

18:00

利用权重和偏差提升超级分析能力

Soumik Rakshit,《权重与偏见

Ultralytics 是用于图像分类、物体检测、图像分割和姿态估计等任务的最前沿、最先进的计算机视觉模型的家园。Weights & Biases是一个开发者优先的MLOps平台,与Ultralytics工作流程集成后,我们可以轻松管理实验、模型检查点,并以深入直观的方式可视化实验结果。在本环节中,我们将探讨如何利用 Ultralytics 和 Weights & Biases 有效地提高计算机视觉工作流程的效率。

18:15

专利PT:利用企业级内存代理构建由 LLM 驱动的解决方案

Davit Buniatyan,Activeloop

了解我们是如何创建 PatentPT 的,这是一种先进的语言模型解决方案,可大大增强专利检索和交互能力。本讲座提供了关于微调和部署大型语言模型以及利用企业级记忆代理自动完成专利、生成摘要和权利要求书以及使用丰富的专利语料库执行高级专利检索功能的实用见解。我们将引导您了解如何使用尖端的 Activeloop 的 Deep Lake、人工智能数据库、开源 LLM 模型、Habana Gaudi HPU 硬件和 Amazon Sagemaker 的 LLM 推断 API 开发类似的解决方案。

我们将引导您了解架构蓝图和我们构建解决方案的所有步骤--从训练 LLM 模型到微调、创建自定义功能和部署搜索 API。

无论您是正在寻找微调 LLM 实用指南的人工智能从业者,还是对利用人工智能进行专利检索感兴趣的法律专业人士,抑或仅仅是对人工智能增强型解决方案的未来充满好奇,我们的讲座都能让您了解在专业领域使用 LLM 的过程和潜力。欢迎加入我们的行列,与我们一起分享在 Deep Lake(面向大小公司的人工智能数据库)的支持下构建由 LLM 驱动的定制应用程序的历程。

18:30

开源系列:投资者在寻找什么

埃里卡-布雷西亚,红点公司

开源公司的构建方式与众不同。在本讲座中,我们将介绍投资者在考虑进行 A 轮投资时需要注意的事项。剧透:您可能不需要收入,但您一定需要发展势头!我们将分享其他开放源码软件公司的最佳指标,帮助您确定何时融资。

18:45

闭幕

与会者来自

来自阿里巴巴的与会者
来自 Ancestry 的与会者
来自 AWS 的与会者
来自百度的与会者
BCG 标志
来自丘博的与会者
来自 Databricks 的与会者
来自德勤的与会者
来自福特公司的与会者
富士通徽标
来自通用电气的与会者
来自华为的与会者
来自毕马威会计师事务所的与会者
来自 Lowe's 的与会者
尼尔森徽标
来自 Nvidia 的与会者
甲骨文公司与会者
来自三星的与会者
来自沃尔玛的与会者
塔塔标志

关于 YV23 的常见问题

亲临现场的行程安排是怎样的?

我们将在马德里的谷歌初创公司(Google for Startups)用咖啡拉开一天的序幕。上午将举行一系列会谈,随后是 Ultralytics 在 Google for Startups 举办的午餐休息时间。午餐后,我们将继续参加更多会议。为了给 YV23 画上圆满的句号,我们还将在 Google for Startups 举办官方交流欢乐时光。

亲自参加有什么好处?

亲自参加可以让您沉浸在活动氛围中,与演讲者和其他与会者互动,并参加交流会。这是一个与视觉人工智能社区直接接触的独特机会。

票价是多少?

YV23 的门票完全免费,无论您是选择通过虚拟方式还是亲自参加我们的活动。

马德里的 Google for Startups 位于何处?

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

如何参加 YV23?

YV23 提供虚拟和现场两种出席方式。要确保您的位置,只需填写本页上的注册表即可。

在哪里可以虚拟收听?

如果您在中国,请点击此处查看 Bilibili 虚拟流。如果您在世界其他地方,请点击这里观看虚拟的 Youtube 频道