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
Prezentarea generală a limbajelor, instrumentelor și bibliotecilor necesare pentru accelerarea unei aplicații de vizualizare pe calculator
Configurarea OpenVINO
Prezentarea generală a toolkit-ului OpenVINO și a componentelor sale
Înțelegerea accelerării învățării profunde cu GPU și FPGA
Scrierea de software care țintește FPGA
Convertirea 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 cu învățarea profundă și vizualizarea pe calculator
Public țintă
- Specialiști în știința datelor
35 Ore
