コース概要

導入

コンピューター ビジョン アプリケーションの高速化に必要な Languages、ツール、ライブラリの概要

セットアップOpenVINO

OpenVINO ツールキットとそのコンポーネントの概要

ディープラーニング アクセラレーション GPU と FPGA について

FPGAをターゲットとするソフトウェアの作成

推論エンジン用のモデル形式の変換

ネットワーク トポロジを FPGA アーキテクチャにマッピングする

アクセラレーション スタックを使用して FPGA クラスターを有効にする

FPGA アクセラレータを検出するためのアプリケーションのセットアップ

現実世界の画像認識のためのアプリケーションの導入

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミング経験
  • pandasやscikit-learnの経験
  • ディープラーニングやコンピュータビジョンの経験

観客

  • データサイエンティスト
  35 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (5)

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