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 GPU și FPGA
- Scrierea de software care țintește FPGA
- Conversia unui model de format 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 concluzie
Cerințe
- Experiență în programarea Python
- Experiență cu pandas și scikit-learn
- Experiență în învățarea profundă și vizualizarea pe calculator
Publicul țintă
- Oameni de știință
35 Ore