Kako korištenjem umjetne inteligencije i YOLO algoritma prepoznavati objekte u prirodi - Yolo Hands On training

Fotogalerija (5)

Umjetna inteligencija više nije ni daleka ni nepoznata, postala je naša svakodnevica. Mnogi se boje da će im 'ukrasti' posao, ali neće umjetna inteligencija zamijeniti ljude, već će ljudi koji ju znaju koristiti zamijeniti ljude koji ju ne znaju koristiti.

Ako naučite kako umjetna inteligencija funkcionira i znate se njome koristiti straha nema!

Digitalna Dalmacija najavljuje povratak iznimno popularne YOLO radionice, koja je prošle godine izazvala golem interes. I ove godine svi oni koje interesira primjena umjetne inteligencije imat će priliku sudjelovati u njoj! Ponovno će je voditi Luka Farkaš, talentirani ATOS intern i stipendist, uz pomoć Odjela za informatiku splitskog PMF-a.

Bez obzira na ubrzani razvoj tehnologija umjetne inteligencije i njen prepoznati značaj u svijetu, u Hrvatskoj se još uvijek premalo radi na korištenju ovakvih tehnologija stoga je Yolo Hands On training, jedna od edukacija u nastojanju da dostignemo druge razvijene zemlje u tom području.

Yolo Hands On training jedina je AI radionica u Splitu, a bit će besplatna i otvorena za sve zainteresirane, a novost je da će ove godine polaznici razvijati vlastite demo projekte odnosno aplikacije koje koriste automatizirano prepoznavanje objekata putem YOLO algoritma.

Polaznici će dobiti sveobuhvatno uvodno znanje o podešavanju razvojnog okruženja, potrebnim tehnologijama te samoj problematici strojnog učenja i prepoznavanja objekata s upotrebom YOLO algoritma. Cilj radionice je osnažiti polaznike s vještinama i znanjem koje će im omogućiti da samostalno razvijaju aplikacije s naprednim sposobnostima prepoznavanja objekata. Do sada ste imali priliku slušati o tome što umjetna inteligencija može, a sada možete naučiti njome upravljati!

Yolo Hands On training još je jedna u nizu developerskih edukacija koje organizira Digitalna Dalmacija, a ujedno mogućnost za razvoj vlastite startup ideje. Svi će polaznici učiti programiranje YOLO algoritma, ali istovremeno i raditi jedan vlastiti projekt. To je još jedan primjer povezivanja developerske i startup zajednice - njihovog međusobnog nadopunjavanja i rasta.

Polaznici YOLO edukacije će se kroz praktičnu primjenu upoznati s problematikom detekcije i klasifikacije objekata od interesa. Osim detekcije i klasifikacije polaznici će se upoznati i s izazovima prikupljanja podataka, problemima uvježbavanja, ali i testiranja sustava temeljenih na strojnom učenju.

Sav praktični rad odvija se u oblaku, za što vam je potreban Google račun, te predznanja programiranja, ne nužno ali poželjno u programskom jeziku Python.

Radionica je zamišljena kao samostalan rad na modelima detekcije objekata uz kratke prezentacije i simulacije o istima. Polaznici bi se upoznali s koracima i postupcima (workflow) pri kreiranju modela neuronskih mreža za rad s Machine Learning algoritmima u svijetu računalnog vida (CV), odnosno detekcije objekata. Polaznik bi nakon završetka radionice bio sposoban prikupiti vlastite podatke, odabrati prikladan model i istrenirati isti.

Tijekom pripreme podataka i treniranja modela, polaznik će biti sposoban uvidjeti potencijalne probleme i optimizirati ih na što efikasniji način.

Ideje za projekte:

- Praćenje zauzeća lučica prebrojavanjem vezanih brodova temeljem ulaza s kamere.

- Procjena gužve na trgu detekcijom i brojanjem ljudi temeljem ulaza s kamere.

- Procjena gužve u luci ili na nekoj prometnici temeljem detekcije kretanja vozila u jedinici vremena.

- Procjena gužve na plažama temeljem detekcije ljudi i vozila i njihovog prebrojavanja.

- Procjena broja automobila u prometu.

- Detekcija slobodnih i zauzetih mjesta na parkiralištu.

Svi navedeni projektni zadaci u obzir uzimaju specifičnost turističke djelatnosti u sezoni te se oslanjaju na već dostupne izvore podataka kako u našoj županiji, tako i u cijeloj Hrvatskoj.

U sklopu navedenih projekata, sudionici će naučiti sljedeće korake potrebne za implementaciju istih:

- Priprema skupa podataka: Skup podataka s anotiranim slikama bit će pripremljen kako bi se modeli mogli uvježbati i testirati.

- Uvježbavanje YOLOv8 modela: Koristeći pripremljeni skup podataka, sudionici će uvježbati YOLOv8 model kako bi prepoznavao i lokalizirao objekte na slikama ili videozapisima.

- Primjena SORT algoritama: Nakon detekcije objekata pomoću YOLOv8 modela, sudionici će primijeniti SORT algoritme kako bi se ostvarilo praćenje objekata. Uz detekciju i praćenje objekata sustav će moći prebrojavati objekte.

- Evaluacija performansi: Sudionici će naučiti kako ocijeniti performanse sustava koristeći različite metrike, kao što su preciznost detekcije i točnost praćenja.

Radionica je besplatna i traje 3 tjedna - od 13.6. do 30.6. u PICS-u Digitalne Dalmacije na splitskom FESB-u.

Prijave su otvorene do 8.6.2023. na linku: https://bit.ly/45tvaWw.