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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de las Languages, herramientas y bibliotecas necesarias para acelerar una aplicación de Computer Vision
Configuración OpenVINO
Descripción general de OpenVINO Toolkit y sus componentes
Descripción de la aceleración del aprendizaje profundo GPU y FPGA
Escribir software que se dirija a FPGA
Conversión de un formato de modelo para un motor de inferencia
Mapeo de topologías de red en la arquitectura FPGA
Uso de una pila de aceleración para habilitar un clúster de FPGA
Configuración de una aplicación para descubrir un acelerador de FPGA
Implementación de la aplicación para el reconocimiento de imágenes del mundo real
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
- Experiencia con pandas y scikit-learn
- Experiencia con aprendizaje profundo y visión artificial
Audiencia
- Científicos de datos
35 horas
Testimonios (5)
Tuvimos una visión general sobre Machine Learning, Neural Networks, IA con ejemplos prácticos.
Catalin - DB Global Technology SRL
Curso - Machine Learning and Deep Learning
Traducción Automática
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
