Course Outline

Invoering

Overzicht van de Languages, tools en bibliotheken die nodig zijn voor het versnellen van een Computer Vision-toepassing

Opstellen OpenVINO

Overzicht van OpenVINO Toolkit en zijn componenten

Deep Learning Acceleration GPU en FPGA begrijpen

Software schrijven die zich richt op FPGA

Een modelformaat voor een inferentie-engine converteren

Netwerktopologieën in kaart brengen op FPGA-architectuur

Een versnellingsstack gebruiken om een FPGA-cluster in te schakelen

Een applicatie opzetten om een FPGA-accelerator te ontdekken

Implementatie van de applicatie voor beeldherkenning in de echte wereld

Probleemoplossen

Samenvatting en conclusie

Requirements

  • Python programmeerervaring
  • Ervaring met panda's en scikit-learn
  • Ervaring met deep learning en computer vision

Publiek

  • Datawetenschappers
  35 Hours

Getuigenissen (5)

Related Courses

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 Hours

Deep Learning for Medicine

  14 Hours

Related Categories