Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в разграждане на CV/NLP с CANN
- Животен циклус на модели за AI от обучение до разграждане
- Ключови аспекти за производителност при реалновременно компютърно зрение и NLP
- Обзор на инструментите в CANN SDK и техната роля в интегрирането на модели
Подготовка на модели за CV и NLP
- Експортиране на модели от PyTorch, TensorFlow и MindSpore
- Работа с входовете/изходите на моделите за задачи с изображения и текст
- Използване на ATC за преобразуване на модели в формат OM
Разграждане на пайплайн-и с AscendCL
- Изпълнение на инференция за CV/NLP, използвайки API на AscendCL
- Предобработка: преобразуване на размера на изображенията, токенизация, нормализация
- Последната обработка: ограничаващи рамки, резултати от класификация, текстов изход
Техники за оптимизация на производителността
- Профилиране на модели за CV и NLP, използвайки инструменти на CANN
- Снижаване на латентността със смесена прецизност и настройка на бачовете
- Управление на паметта и изчисленията за задачи с потоци
Примерни приложения в компютърното зрение
- Кейс студи: детекция на обекти за интелигентно наблюдение
- Кейс студи: визуален контрол на качество при производството
- Създаване на реалновремени аналитични пайплайн-и за видео на Ascend 310
Примерни приложения в NLP
- Кейс студи: анализ на настроения и детекция на намерения
- Кейс студи: класификация и резюме на документи
- Реалновременно интегриране на NLP с REST API и системи за съобщения
Общо резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Запознанство с дълбоко изучаване за компютърно зрение или NLP
- Опит с Python и AI фреймворки като TensorFlow, PyTorch или MindSpore
- Основни познания за разграждане на модели или рабочи процеси по извод.
Целева група
- Специалисти в областта на компютърното зрение и NLP, използващи платформата Huawei’s Ascend
- Дейтълни учене и AI инженери, развиващи реалновременни модели за възприемане
- Разработчици, интегриращи CANN пайплайн-и в производството, наблюдението или анализ на медия.
14 часа
Отзиви от потребители (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Курс - Computer Vision with OpenCV
Машинен превод