План на курса
Въведение
Преглед на Languages, инструментите и библиотеките, необходими за ускоряване на приложение за компютърно зрение
Настройка OpenVINO
Преглед на OpenVINO Инструментариум и неговите компоненти
Разбиране на Deep Learning Acceleration GPU и FPGA
Писане на софтуер, който е насочен към FPGA
Преобразуване на формат на модел за машина за изводи
Картографиране на мрежови топологии върху FPGA архитектура
Използване на ускорителен стек за активиране на FPGA клъстер
Настройване на приложение за откриване на FPGA ускорител
Внедряване на приложението за разпознаване на изображения в реалния свят
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Python опит в програмирането
- Опит с панди и scikit-learn
- Опит с дълбоко обучение и компютърно зрение
Публика
- Учени по данни
Oтзиви от потребители (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
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - 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
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Course - Advanced Deep Learning
examples based on our data