Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

  • Giriş
  • Bilgisayarlı Görme Uygulamasını Hızlandırmak İçin Gerekli Diller, Araçlar ve Kütüphanelerin Genel Bakışı
  • OpenVINO Kurulumu
  • OpenVINO Araç Takımı ve Bileşenlerine Genel Bakış
  • Derin Öğrenme Hızlandırma: GPU ve FPGA Kavramları
  • FPGA Hedefli Yazılım Geliştirme
  • Çıkarım Motoru İçin Model Formatını Dönüştürme
  • Ağ Topolojilerini FPGA Mimarisi Üzerine Eşleştirme
  • FPGA Kümesini Etkinleştirmek İçin Hızlandırma Yığını Kullanımı
  • Bir FPGA Hızlandırıcısını Keşfedecek Şekilde Uygulamanın Kurulması
  • Gerçek Dünya Görüntü Tanıma İçin Uygulamanın Dağıtılması
  • Sorun Giderme
  • Özet ve Sonuç

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python programlama deneyimi
  • pandas ve scikit-learn kullanımı deneyimi
  • Derin öğrenme ve bilgisayarlı görme alanında deneyim

Hedef Kitle

  • Veri bilimciler
 35 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler