Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO培訓

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

本課程是Deep Learning一般概述，不會深入探討任何特定方法。它適合想要開始使用深度學習來提高預測準確性的人。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。

Caffe是一個深刻的學習框架，以表達，速度和模塊化為基礎。

本課程以MNIST為例，探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用

聽眾

本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。

完成本課程後，代表們將能夠：

• 了解Caffe的結構和部署機制
• 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 評估代碼質量，執行調試，監控
• 實施高級生產，如培訓模型，實施圖層和日誌記錄

聽眾

本課程適合有興趣利用可用工具（主要是開源）分析計算機圖像的Deep Learning研究人員和工程師

本課程提供了工作實例。

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

本課程涵蓋AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）

在這個由講師指導的現場培訓中，我們將介紹神經網路的原理， 並使用 OpenNN 來實現示例應用程式。

講座和討論加上動手練習。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何設置和使用OpenNMT來執行各種樣本數據集的翻譯。本課程首先概述了適用於機器翻譯的神經網絡。參與者將在整個課程中進行實踐練習，以展示他們對所學習概念的理解並從教師那裡獲得反饋。

在本次培訓結束時，參與者將擁有實施OpenNMT實時解決方案所需的知識和實踐。

源和目標語言樣本將根據受眾的要求進行預先安排。

課程格式

• 部分講座，部分討論，重點實踐練習

類型：理論培訓與應用程序決定上游與學生在Lasagne或Keras根據教學組

教學方法：演講，交流和案例研究

在破壞了許多科學領域之後，人工智能開始為大量經濟部門（工業，醫學，通信等）帶來革命。然而，它在大媒體中的呈現往往是幻想，遠離Machine Learning或Deep Learning真正領域。此培訓的目的是為已經掌握計算機工具（包括軟件編程基礎）的工程師提供Deep Learning及其各個專業領域的介紹，從而為現有的主要網絡架構提供介紹。今天。如果在課程期間召回數學基礎，建議使用BAC + 2類型的數學水平以獲得更多的舒適度。絕對有可能跳過數學軸只保持“系統”視覺，但這種方法將極大地限制您對該主題的理解。

In this instructor-led, live training, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
• Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
• Push Python algorithms to their maximum potential.
• Use libraries and packages such as NumPy and Theano.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習 Machine Learning 和 R 的高級技術，因為他們逐步創建了實際應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解並實施無監督學習技術
• 應用聚類和分類，根據真實世界的數據進行預測。
• 可視化數據，以巧妙地獲得見解、做出決策並進一步優化分析。
• 使用超參數優化提高機器學習模型的性能。
• 將模型投入生產，以便在更大的應用程式中使用。
• 應用先進的機器學習技術來回答涉及社交網路數據、大數據等的問題。