A IA está a transformar vários sectores, mercadorias e funcionalidades fundamentais. No entanto, as redes neurais profundas consomem recursos excessivos em termos de memória, potência computacional e energia. Para garantir a adoção generalizada da IA, esta deve funcionar de forma eficiente nos dispositivos dos utilizadores finais, respeitando rigorosas restrições energéticas e térmicas. Técnicas como a quantização e a compressão desempenham um papel fundamental na atenuação destes desafios.

Neste webinar, o gestor de produtos da Sony, Amir Servi, irá apresentar-te o kit de ferramentas de compressão de modelos da Sony para quantificar e acelerar modelos de aprendizagem profunda para uma implementação eficiente no edge. Aprenderás a fazer o mesmo com o teu próprio modelo! O que vais aprender:

- A nossa mais recente investigação em técnicas de quantização e a sua implementação num produto prático

- Importância da compressão sensível ao hardware para a inferência na periferia

- Como é que os engenheiros e investigadores podem implementar estas técnicas através do Sony MCT

Os recentes avanços na visão computacional foram significativamente impulsionados pela introdução da arquitetura de transformadores e das abstracções de fácil utilização para pré-treinar, afinar e inferir na biblioteca de transformadores 🤗. Esta palestra fornece uma visão geral dos mais recentes modelos de visão baseados em transformadores, explora os utilitários disponíveis na biblioteca de transformadores 🤗 e oferece insights práticos sobre a filosofia por trás disso.

Estás cansado das longas filas nas caixas de pagamento? O nosso sistema de Gestão Inteligente de Filas de Espera é a resposta! Junta-te a nós para um tutorial passo-a-passo sobre como criar um sistema deste tipo utilizando OpenVINO e YOLOv8. Iremos guiar-te através do processo de integração destas poderosas ferramentas de código aberto para desenvolver uma solução completa que pode ser implementada em ambientes de caixa de retalho. Aprenderás a otimizar a aplicação para obter um desempenho excecional. Quer sejas um programador experiente ou um novato em IA, esta sessão fornecerá dicas práticas e melhores práticas para criar sistemas inteligentes utilizando OpenVINO. No final da apresentação, terás os conhecimentos e os recursos para criar a tua própria solução.

Numa era definida por rápidos avanços na inteligência artificial (IA), navegar no panorama ético desta tecnologia é fundamental. Nesta sessão, Mónica irá desvendar a intrincada teia de dilemas éticos que acompanham o poder transformador da IA. Desde a abordagem do preconceito e da justiça até à exploração da transparência, da responsabilidade e do profundo impacto da IA na sociedade, a Mónica fornecerá informações que lançam luz sobre as considerações éticas em torno da IA.

Esta palestra é a tua oportunidade de obteres uma compreensão fundamental dos desafios éticos e das responsabilidades associadas à IA. A Mónica vai dotar-te de conhecimentos essenciais para qualquer pessoa envolvida no desenvolvimento da IA, na tomada de decisões ou na elaboração de políticas.

Os modelos de base podem ser exigentes em termos de GPU computação e podem não ser adequados para aplicações em tempo real, especialmente se pretenderes escalar milhões de pontos de compra autónomos. Mas tiramos partido do método denominado destilação de conhecimentos, em que colocamos os nossos modelos de base para tarefas complexas, como anotações, e transferimos esses conhecimentos para modelos mais pequenos e económicos. Isto permite-nos acelerar o nosso processo de anotação até 90 vezes mais rápido do que a etiquetagem humana tradicional.

Queres ouvir um segredo? Queres ouvir um segredo? E se eu te dissesse que a aprendizagem ativa não tem de ser difícil. E se houvesse... uma maneira fácil? Estás com sorte. Esta palestra vai mostrar-te exatamente como implementar um pipeline de aprendizagem ativa utilizando o Motor de Dados do DagsHub. E 90% do pipeline pode ser executado diretamente num Jupyter Notebook ou em Google Colab! No final da palestra, terás a informação necessária para converter o teu projeto existente num que utilize a aprendizagem ativa para melhorar de forma eficiente e rápida as métricas dos teus modelos!

A utilização de ferramentas de código aberto com YOLOv8 pode ajudar-te a pôr o teu próximo projeto de IA de visão a funcionar rapidamente. Existem repositórios de imagens de código aberto, bibliotecas para ajudar a automatizar a rotulagem de dados, ferramentas para rastrear ou contar e servidores para implementar os teus modelos. Aprende a utilizá-los com YOLOv8 para criar a tua próxima aplicação.

Espera-se que a corrida global em curso a sistemas de inteligência artificial (IA) maiores e melhores tenha um profundo impacto social e ambiental, alterando os mercados de trabalho, perturbando os modelos de negócio e permitindo novas estruturas de governação e de bem-estar social que podem afetar o consenso global sobre as vias de ação climática. No entanto, os actuais sistemas de IA são treinados com base em conjuntos de dados tendenciosos que podem desestabilizar as agências políticas com impacto nas decisões de atenuação e adaptação às alterações climáticas e comprometer a estabilidade social, conduzindo potencialmente a situações de rutura social. Assim, a conceção adequada de um sistema de IA menos tendencioso, que reflicta os efeitos directos e indirectos nas sociedades e nos desafios planetários, é uma questão de importância capital.

A quantização de modelos de aprendizagem automática (ML) pode levar a uma diminuição significativa do tamanho do modelo, bem como a uma redução da latência de inferência devido a menores requisitos de largura de banda. Quando implementada em opções de hardware que suportam eficientemente cálculos inteiros, os ganhos de desempenho podem ser ainda mais dramáticos. No entanto, a quantização pode, por vezes, levar a uma degradação inaceitável da precisão. Nesta palestra, apresentamos uma visão geral dos métodos para quantizar eficientemente os modelos YOLOv8 , tornando-os uma excelente escolha para várias aplicações de IA de ponta em tempo real. Apresentamos também uma classe de modelos YOLOv8 com função de ativação ReLU6 que apresentam excelentes resultados de quantização pós-treino numa variedade de arquitecturas de modelos e conjuntos de dados. Por fim, ilustramos como os modelos quantizados podem ser implantados em várias opções de hardware, como CPUs, Edge TPUs e Orca (acelerador AI HW da DeGirum) usando APIs simples.

Ultralytics é o lar de modelos de visão computacional de ponta, de última geração, para tarefas como classificação de imagens, deteção de objectos, segmentação de imagens e estimativa de pose. Weights & Biases é uma plataforma MLOps para programadores que, quando integrada num fluxo de trabalho Ultralytics , nos permite gerir facilmente as nossas experiências, modelar pontos de verificação e visualizar os resultados das nossas experiências de uma forma perspicaz e intuitiva. Nesta sessão, vamos explorar a forma como podemos efetivamente sobrecarregar os nossos fluxos de trabalho de visão computacional utilizando Ultralytics e Weights & Biases.

Aprende como criámos o PatentPT, uma solução avançada de modelo de linguagem que melhora consideravelmente as capacidades de pesquisa e interação de patentes. A apresentação oferece informações práticas sobre o ajuste fino e a implantação de grandes modelos de linguagem e o aproveitamento de agentes de memória de nível empresarial para autocompletar patentes, gerar resumos e reivindicações e realizar funções avançadas de pesquisa de patentes usando o rico corpus de patentes. Iremos mostrar-te como desenvolver uma solução semelhante utilizando o Deep Lake do Activeloop de ponta, a base de dados para IA, modelos LLM de código aberto, hardware HPU Habana Gaudi e APIs de inferência LLM do Amazon Sagemaker.

Iremos guiar-te através de esquemas arquitectónicos e de todos os passos que demos para construir a solução - desde o treino do nosso modelo LLM e o seu aperfeiçoamento, à criação de funcionalidades personalizadas e à implementação de APIs de pesquisa.

Quer sejas um profissional de IA à procura de guias práticos sobre o aperfeiçoamento de LLMs, um profissional jurídico interessado em aproveitar a IA para a pesquisa de patentes ou simplesmente curioso sobre o futuro das soluções melhoradas por IA, a nossa conversa oferece um vislumbre do processo e do potencial de utilização de LLMs num campo especializado. Junta-te a nós enquanto partilhamos a nossa viagem de construção de aplicações personalizadas com LLM, alimentadas pelo Deep Lake, a Base de Dados para IA para empresas grandes e pequenas.