Visão Geral

Curso Deep Learning with FPGA and OpenVINO. Um FPGA (Field Programmable Gate Array) é um circuito integrado que pode ser usado para acelerar cálculos de aprendizado profundo. OpenVINO é um kit de ferramentas de código aberto para otimizar modelos de Deep Learning em hardware Intel. Este Curso Deep Learning with FPGA and OpenVINO é destinado a cientistas de dados que desejam acelerar aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real e implantá-los em escala.

Objetivo

Ao participar do Curso Deep Learning with FPGA and OpenVINO, os participantes aprenderão a:

• Instale o kit de ferramentas OpenVINO.
• Acelere um aplicativo de visão computacional usando um FPGA.
• Execute diferentes camadas CNN no FPGA.
• Dimensione o aplicativo em vários nós em um cluster Kubernetes.

Publico Alvo

• Cientistas de dados

Pre-Requisitos

• Experiência de programação Python
• Experiência com pandas e scikit-learn
• Experiência com aprendizagem profunda e visão computacional

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Introduction
2. Overview the Languages, Tools, and Libraries Needed for Accelerating a Computer Vision Application
3. Setting up OpenVINO
4. Overview of OpenVINO Toolkit and its Components
5. Understanding Deep Learning Acceleration GPU and FPGA
6. Writing Software That Targets FPGA
7. Converting a Model Format for an Inference Engine
8. Mapping Network Topologies onto FPGA Architecture
9. Using an Acceleration Stack to Enable an FPGA Cluster
10. Setting up an Application to Discover an FPGA Accelerator
11. Deploying the Application for Real World Image Recognition