運用OpenVINO充分釋放AI PC的創新威力
您可能已經體驗過以Stable Diffusion、LCM (Latent Consistency Model…
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將AI模型部署在資源受限的邊緣裝置上,是許多開發者面臨的挑戰。在這場線上講座中,英特爾的專家將以電腦視覺與異常…
憑藉結合CPU、GPU與NPU帶來的獨特AI加速功能,AI PC將為開發者的AI專案帶來更高效率與創新潛力。在…
OpenVINO™近期已經發佈更多的新功能!在2024年發佈的最新版本新增對新硬體的支援,並支援更多生成式AI…
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。
量化是深度學習能大幅縮減記憶體面積與深度學習模型運算需求,讓它們更有效率、更容易部署於資源有限裝置的強大技術,在這場講座的第一部份課程,我們將探索能應用於深度學習模型的不同種類量化技術,此外將概略介紹神經網路壓縮框架(NNCF),以及它能如何搭配OpenVINO工具套件實現出色性能。
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。
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。