Intrati in legatura

Schița de curs

  • Introducere
  • Prezentare generală a limbajelor, instrumentelor și bibliotecilor necesare pentru accelerarea unei aplicații de vizualizare pe calculator
  • Configurarea OpenVINO
  • Prezentare generală a toolkit-ului OpenVINO și a componentelor sale
  • Înțelegerea accelerării învățării profunde pe GPU și FPGA
  • Scrierea de software care țintește FPGA
  • Conversia unui format de model pentru un motor de inferență
  • Maparea topologiilor de rețea pe arhitectura FPGA
  • Folosirea unui stivă de accelerare pentru a activa un cluster FPGA
  • Configurarea unei aplicații pentru a descoperi un accelerator FPGA
  • Implementarea aplicației pentru recunoașterea imaginilor din lumea reală
  • Depanare
  • Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Experiență în programare Python
  • Experiență cu pandas și scikit-learn
  • Experiență în învățare profundă și vizualizare pe calculator

Public țintă

  • Oameni de știință care lucrează cu date
 35 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite