Kursplan

Introduksjon

Oversikt over Languages, verktøy og biblioteker som trengs for å akselerere en datamaskinsynsapplikasjon

Oppsett OpenVINO

Oversikt over OpenVINO Verktøysett og dets komponenter

Forstå Deep Learning Acceleration GPU og FPGA

Skriveprogramvare som retter seg mot FPGA

Konvertering av et modellformat for en inferensmotor

Kartlegging av nettverkstopologier til FPGA-arkitektur

Bruke en akselerasjonsstabel for å aktivere en FPGA-klynge

Sette opp et program for å oppdage en FPGA-akselerator

Implementere applikasjonen for bildegjenkjenning i den virkelige verden

Feilsøking

Oppsummering og konklusjon

Krav

  • Python programmeringserfaring
  • Erfaring med pandaer og scikit-learn
  • Erfaring med dyp læring og datasyn

Publikum

  • Dataforskere
  35 timer
 

Antall deltakere


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Testimonials (5)

Relaterte kurs

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 timer

Deep Learning for Medicine

  14 timer

Related Categories