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

Utilizarea unui stack 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 învățarea profundă și vizualizarea pe calculator

Public țintă

  • Oameni de știință de date
 35 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite