وصفات نشر وتحسين الذكاء الاصطناعي من Intel

يتطلب نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة تحسينًا خاصًا بالأجهزة لتحقيق أقصى أداء. تقدم هذه الدورة التدريبية التقنيات والأدوات الأساسية لتسريع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على بنية Intel. ستنتقل من فهم مفاهيم تسريع الأجهزة الأساسية إلى كتابة تعليمات برمجية محسّنة للاستدلال. من خلال شروحات مكتوبة واضحة خطوة بخطوة ووصفات تعليمات برمجية عملية، ستتعلم كيفية الاستفادة من المكتبات المتخصصة لتسريع نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي التقليدي دون التضحية بالدقة. ما ستتعلمه: - فهم أساسيات تسريع الأجهزة والنظام البيئي لبرامج الذكاء الاصطناعي من Intel - تحسين نماذج PyTorch و TensorFlow باستخدام ملحقات Intel لتسريع أطر عمل التعلم العميق - تحويل ونشر نماذج التعلم العميق عبر أجهزة متنوعة باستخدام مجموعة أدوات OpenVINO - تطبيق تقنيات التحويل الكمي وتحويل الدقة مثل INT8 و FP16 لتقليل زمن الاستجابة - نشر نماذج محسّنة لرؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية لسيناريوهات العالم الحقيقي - تحليل وقياس أداء النموذج لتحديد وحل اختناقات الحوسبة تبدأ الدورة التدريبية بالمفاهيم الأساسية للتحسين على مستوى الأجهزة وبنية المعالجات الحديثة. بعد ذلك، ستستكشف وصفات التحسين خطوة بخطوة لأطر عمل التعلم العميق الشائعة، وصولاً إلى استراتيجيات النشر العملية. تم تصميم هذه الدورة التدريبية لعلماء البيانات والمهندسين و المطورين ذوي الخبرة المبتدئة إلى المتوسطة الذين يتطلعون إلى تعزيز أداء النموذج. يوصى بوجود معرفة أساسية بـ Python ومفاهيم التعلم الآلي، ولكن لا يلزم وجود خبرة سابقة في تحسين الأجهزة. ابدأ في تحسين تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وقدم نماذج أسرع وأكثر كفاءة اليوم.