【Visual to AIGC】智慧應用落地部署實務論壇
影像辨識上的智慧應用越來越廣泛,從零售業顧客人流管理、製造業生產線瑕疵檢測、智慧城市車流交通管理等都可以看到AI視覺辨識技術的影子。不僅如此,AIGC(生成式AI)近來異軍突起,不論是圖、文、影音都能快速且逼真的用AI來生成,如何掌握生成式AI相關智慧應用,已是掌握未來的關鍵所在。本論壇邀請Sertek、研尚科技、奇勤科技、鑫創電子等多位講師,與您分享各方面的AI技術與應用,千萬不可錯過。
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在這堂課程中,講師將從介紹OpenVINO所支援的各種佈署方式出發,再講解並示範一種該平台內建、方便使用的佈署介面Deployment Manager;接著他將帶大家了解如何使用第三方開發的Docker Container來簡化推論應用佈署,以及無論是AI開發新手或老手都適用、擁有友善圖形化使用者介面(GUI)的AI模型最佳化工具程式DL Workbench。
在本課程中,講師將分別以不同單元為大家介紹Accuracy Checker模型準確率驗證工具,以及訓練後模型最佳化工具POT等兩項重要的OpenVINO功能所扮演之角色,以及它們的特色與優勢所在。
今日AI已不僅是門顯學,更漸漸發展成為一門通識技能,因為有愈來愈多直覺、易用的AI開發工具唾手可得,而Teachable Machine結合TensorFlow就是其中的代表:當你有了AI應用的想法,可操作Teachable Machine來快速訓練出一套AI模型,匯出後透過TensorFlow即可實現在Edge端的推論應用。本講座課將以4個實作案例帶您熟悉這套開發流程。
來自2022年Intel DevCup競賽實作組前三名團隊的代表,各自分享他們是如何成功開發出分別能解決珠寶業、養雞業,以及物業管理/保全業「痛點」,並協助業者降低成本、加速工作效率的商用邊緣人工智慧方案;這些正在市場上嶄露頭角的業界新秀,也透露了他們開疆拓土的心路歷程。
OpenVINO有一個非常重要的元件是模型優化器(Model Optimizer,MO),其功能是能為已訓練的AI模型做最佳化,並支援各種深度學習框架… 本課程將清楚認識MO架構與各種功能,讓您對於EdgeAI專案的開發更得心應手。