Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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