Programa do Curso
Introdução
Visão geral das Languages, ferramentas e bibliotecas necessárias para acelerar uma aplicação de visão computacional
Configuração OpenVINO
Visão geral do conjunto de ferramentas OpenVINO e dos seus componentes
Compreender a aceleração da aprendizagem profunda GPU e FPGA
Escrever software direcionado para FPGA
Conversão de um formato de modelo para um motor de inferência
Mapeamento de topologias de rede na arquitetura FPGA
Utilização de uma pilha de aceleração para ativar um cluster FPGA
Configurar uma aplicação para descobrir um acelerador FPGA
Implementação da aplicação para reconhecimento de imagens no mundo real
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Python experiência em programação
- Experiência com pandas e scikit-learn
- Experiência com aprendizagem profunda e visão computacional
Público
- Cientistas de dados
Declaração de Clientes (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
examples based on our data