27 באוגוסט - מפגש בנושא AI, ML וראיה ממוחשבת

Description

הצטרף למפגש הוירטואלי שלנו כדי לשמוע הרצאות ממומחים על הנושאים המתקדמים ביותר הקשורים ל-AI, ML וראיה ממוחשבת. תאריך, שעה ומיקום 27 באוגוסט 2026, 9:00 - 11:00 PST באינטרנט. **[הירשם בזום!](https://voxel51.com/events/ai-ml-and-computer-vision-meetup-august-27-2026)** **הגנה עמידה על קונספטים מפני עריכת תמונות והתאמה אישית מבוססת דיפוזיה** מודלים לעריכת תמונות ולהתאמה אישית מבוססת דיפוזיה הקלו מאוד על מניפולציה ושכפול של קונספטים ויזואליים על סמך מספר קטן של תמונות ציון. עם זאת, השיטות הקיימות להגנה לרוב מתאימות למודל התקפה אחד ואינן מצליחות להכליל לתהליכי עריכה מגוונים. במצגת זו אדון בהישגים האחרונים בתחום ההגנה על קונספטים עבור מערכות AI גנרטיביות, תוך התמקדות באסטרטגיות של הפרעה מכוונת וייצוגי דיפוזיה רגישים לסגנון. אציג גם תוצאות ניסיוניות במגוון סצנות של עריכה והסתגלות, תוך הדגשת אתגרים הקשורים לעמידות, העברה וראות בהגדרות הגנה מעשיות. לבסוף, אדון בבעיות פתוחות ובכיוונים עתידיים לקראת בעלות אמינה על תוכן גנרטיבי. *על המרצה* [צ'יוי טאנג](https://www.linkedin.com/in/qiuyutang/) היא דוקטורנטית למדעי המחשב והנדסה באוניברסיטת להי. מחקריה מתמקדים ב-AI מהימן, זיהוי פלילי של מדיה ושיטות הגנה עמידות מפני עריכת תמונות ומערכות התאמה אישית מבוססות דיפוזיה. עבודתה האחרונה חוקרת הגנה על קונספטים, הגנה על סגנון, מניפולציה סמנטית של תמונות ועמידות של AI גנרטיבי. היא תרמה לפרסומים רבים בתחום הראיה הממוחשבת וביטחונית AI, כולל מחקרים על הגנת מודל דיפוזיה וזיהוי מניפולציות, והייתה מארגנת סדנאות בכנסים. **מפיקסלים לכוכב: בניית AI בקנה מידה ומבוסס על עובדות עבור מדע** AI הראתה אפשרויות חדשות רבות, משwriting דוא”ל ועד עריכה ויצירה של תמונות. היעילות של מודלי AI מתבססת בעיקר על תהליך סטנדרטי של למידת מכונה, שבו נתונים מוזנים למודלים כדי לקבל ייצוגים וחזויים, והביצועים מוערכים באמצעות מדדים ומבחנים מבוקרים. עם זאת, מתעוררת מחלוקת כאשר אנו מנסים להעביר תהליך זה לאינטראקציה עם המציאות ולנצל את AI לגילויים מדעיים. מעבר להחלטות במערכת סגורה, חוקרים רוצים לגלות קטגוריות חדשות ולהציע השערות חדשות. במצגת זו אשף איך אני פותר את האתגרים הקשורים ל-AI עבור מדע מנקודת מבט של שיטות ממוקדות נתונים וגישות לפירוש. *על המרצה* [ג'יאנג יאנג גו](https://www.linkedin.com/in/jianyang-gu-9235151b9/) הוא דוקטורנט באוניברסיטת מדינת אוהיו. מחקריו מתמקדים בשימוש בשיטות ממוקדות נתונים לבניית מודלים בקנה מידה וברורים יותר עבור מדע. **מחוץ לאסם: זיהוי לא פולשני של חומצה בעגלים חלביים באמצעות אינטליגנציה רב-מודלית של פליטת גזים** חומצה בקיבה שקטה עולה על מיליארדים בתעשיית החלב העולמית מדי שנה ומסכנת את רווחת בעלי החיים, אך השיטות הקיימות לזיהוי עדיין פולשניות, מאוחרות ואינן פרקטיות בקנה מידה רחב. המעבדה שלנו פיתחה שיטה חדשה לחלוטין: הקלטה וניתוח של דפוסי פליטת גזים CO₂ ו-CH₄ באמצעות הדמיה RGB-תרמית מסונכרנת, שהופכת כל נשימה לאות אבחון. פיתחנו את DualGasNet, ארכיטקטורה של למידת עומק עם שני זרמים עם מיזוג תשומת לב, בזיהוי חומצה בדרך לא פולשנית ובזמן אמת, תוך השגת דיוק מהשורה הראשונה על מאגר הנתונים של פליטת גזים מעגלים. במטרה ליצור AI מובן, מוכן לשימוש בחקלאות, אנו משלבים מודלים של ראיה ושפה — CLIP ו-LLaVA-1.5 — המאפשרים תובנות אבחון zero-shot, שמחברות את השונות בין תחזיות של למידת עומק לתצפיות וטרינריות פעילות. מצגת זו תעבור דרך התהליך המלא מהקניית מאגר נתונים מותאם אישית ועד למיזוג רב-מודלי ופירוש בעזרת VLM, מציעה לקהל מקרה שימוש מרתק של ראיה ממוחשבת לפתרון בעיות בעלות השפעה גבוהה בעולם האמיתי, שמתקדמות מעבר למבחנים המסורתיים. *על המרצה* [טאמינול איסלאם](https://www.linkedin.com/in/taminul-islam/) הוא דוקטורנט ומועמד לדוקטורט באוניברסיטת מדינת אילינוי הדרומית בארסונדייל, עם מעל 40 פרסומים, מעל 740 ציטוטים ודירוג h של 16 - עם פרסומים ב-CVPR 2026, WACV 2026 (שיח), ICCV 2025 וכן ב-Nature Scientific Reports, כולל פרסום בעל פניות רבות על השנים 2024–25. **בניית מערכות ראיה ממוחשבת בעולם האמיתי עם Voxel51** מצגת זו תבחן את זרמי העבודה המעשיים של בניית, הערכה ושיפור מערכות ראיה ממוחשבת מודרניות. נעסוק בגישות אמיתיות לקורציה של מאגרים נתונים, ניתוח מודלים, זרמי עבודה רב-מודליים של AI וטכניקות ראיה מוכנות לייצור באמצעות טכנולוגיות קוד פתוח. המפגש מיועד למהנדסים, חוקרים ומעשים בתחום ה-AI שרוצים להבין טוב יותר כיצד צוותים מפתחים ומקנים אפליקציות ראיה ממוחשבת כיום. צפה להדגמות מעשיות, תובנות טכנולוגיות ודיונים על מערכת הכלים המתפתחת של AI. *על המרצה* [דניאל גורל](https://www.linkedin.com/in/daniel-gural/) הוא מומחה בתחום AI פיזי ועוסק בתחום זה מעל ל-8 שנים. בעבודתו בתחום הבריאות, יש לו ניסיון גם בשימושים תפעוליים וגם בשימוש ב-AI ראייתי כתמיכה באפליקציות פסיכולוגיות.