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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über die Languages, Tools und Bibliotheken, die für die Beschleunigung einer Computer Vision Anwendung benötigt werden
Einrichten von OpenVINO
Überblick über das OpenVINO Toolkit und seine Komponenten
Verstehen von Deep Learning Beschleunigung GPU und FPGA
Schreiben von Software, die auf FPGA abzielt
Konvertierung eines Modellformats für eine Inferenzmaschine
Abbildung von Netzwerktopologien auf die FPGA-Architektur
Verwendung eines Beschleunigungsstapels zur Aktivierung eines FPGA-Clusters
Einrichten einer Anwendung zur Erkennung eines FPGA-Beschleunigers
Einsatz der Anwendung zur Bilderkennung in der realen Welt
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Python Programmiererfahrung
- Erfahrung mit Pandas und Scikit-Learn
- Erfahrung mit Deep Learning und Computer Vision
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
35 Stunden
