Technologie Intel AI do wydajnego wdrażania modeli

Skuteczne wdrażanie modeli głębokiego uczenia się wymaga czegoś więcej niż tylko potężnego sprzętu - wymaga inteligentnej optymalizacji oprogramowania.Ten kurs wprowadza Cię w podstawowe koncepcje akcelerowanej sprzętowo sztucznej inteligencji, pokazując, jak zmaksymalizować wydajność bez utraty dokładności. Przejdziesz od szkolenia podstawowych modeli do wdrażania wysoce zoptymalizowanych aplikacji AI.Dowiesz się, jak wykorzystać architektury CPU, GPU i NPU, aby szybciej i wydajniej wnioskować w rzeczywistych środowiskach. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawy akceleracji sprzętowej AI w architekturach CPU, GPU i NPU - Skonfiguruj i użyj zestawu narzędzi OpenVINO, aby zoptymalizować modele głębokiego uczenia się w celu wydajnego wnioskowania - Zastosuj techniki kwantyzacji modelu, aby zmniejszyć zużycie pamięci i zwiększyć szybkość przetwarzania - Wykorzystaj zoptymalizowane rozszerzenia dla PyTorch i TensorFlow, aby przyspieszyć standardowe przepływy pracy - Wdrażaj zoptymalizowane modele AI w heterogenicznych środowiskach, od urządzeń brzegowych po chmurę Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i koncepcji sprzętowych, a następnie przeprowadzi Cię przez procesy optymalizacji za pomocą standardowych narzędzi branżowych.Przeczytasz praktyczne przykłady i podziały koncepcyjne zaprojektowane w celu zbudowania zaufania do wdrożenia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, naukowców zajmujących się danymi i architektów systemów, którzy chcą zrozumieć optymalizację na poziomie sprzętowym. Zacznij optymalizować swoje modele AI pod kątem rzeczywistej wydajności już dziś.