Рецепты развертывания и оптимизации искусственного интеллекта Intel

Эффективное развертывание моделей искусственного интеллекта требует оптимизации аппаратного обеспечения для достижения максимальной производительности. Этот курс познакомит вас с основными методами и инструментами ускорения рабочих нагрузок ИИ на архитектуре Intel. Вы пройдете путь от понимания основных концепций аппаратного ускорения до написания оптимизированного выводного кода. С помощью четких, пошаговых письменных объяснений и практических рецептов кода вы узнаете, как использовать специализированные библиотеки для ускоренного глубокого обучения и классических моделей машинного обучения без ущерба для точности. Что вы узнаете: - Понимание основ аппаратного ускорения и программной экосистемы Intel AI - Оптимизация моделей PyTorch и TensorFlow с использованием расширений Intel для ускорения глубокого обучения - Преобразование и развертывание моделей глубокого обучения на разных устройствах с использованием инструментария OpenVINO - Применение квантования и преобразования точности, таких как INT8 и FP16 для снижения задержки - Развертывание оптимизированных моделей компьютерного зрения и обработки естественного языка для реальных сценариев - Анализ и контроль эффективности моделей для выявления и устранения узких мест в вычислениях Курс начинается с основных понятий оптимизации на уровне оборудования и архитектуры современных процессоров. Затем вы пошагово изучите рецепты оптимизации для популярных платформ глубокого обучения, а затем приступите к практическим стратегиям развертывания. Этот курс предназначен для начинающих и продвинутых ученых данных, инженеров машинного обучения и разработчиков, желающих повысить производительность модели. Рекомендуется базовое знание Python и концепций машинного образования, но предыдущий опыт оптимизации оборудования не требуется. Начните оптимизировать рабочие процессы ИИ и создавать более быстрые и эффективные модели уже сегодня.