Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Languages, instrumentelor și bibliotecilor necesare pentru accelerarea unei aplicații Computer Vision

Configurarea OpenVINO

Prezentare generală a setului de instrumente OpenVINO și a componentelor sale

Înțelegerea Deep Learning accelerării GPU și a FPGA

Scrierea de software care vizează FPGA

Conversia unui format de model pentru un motor de inferență

Maparea topologiilor de rețea pe arhitectura FPGA

Utilizarea unei stive de accelerare pentru a activa un cluster FPGA

Configurarea unei aplicații pentru a descoperi un accelerator FPGA

Implementarea aplicației pentru recunoașterea imaginilor în lumea reală

Rezolvarea problemelor

Rezumat și concluzie

Cerințe

  • Python experiență în programare
  • Experiență cu pandas și scikit-learn
  • Experiență cu învățarea profundă și viziunea computerizată

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite