Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite