Intel KI-Bereitstellung und Optimierungs-Rezepte

Dieser Kurs führt Sie in die grundlegenden Techniken und Tools ein, mit denen Sie KI-Workloads auf Intel-Architekturen beschleunigen können, und zeigt Ihnen, wie Sie diese Leistung mit einer Reihe von Tools und Technologien steigern können. Sie lernen, wie Sie mit speziellen Bibliotheken Deep Learning und klassische Machine Learning-Modelle beschleunigen können, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.Diese Schulung ist für alle, die sich mit der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen beschäftigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Hardwarebeschleunigung und des Intel AI-Software-Ökosystems - Optimieren Sie PyTorch- und TensorFlow-Modelle mit Intel Extensions für die Beschleunigung von Deep Learning-Frameworks - Konvertieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen auf unterschiedlicher Hardware mit dem OpenVINO-Toolkit - Anwenden von Quantisierungs- und Präzisionskonvertierungstechniken wie INT8 und FP16 zur Verringerung der Latenz - Bereitstellen von optimierten Computer Vision- und Natural Language Processing-Modellen für reale Szenarien - Analysieren und Benchmarken der Modellleistung, um rechnerische Engpässe zu identifizieren und zu lösen Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Hardware-Level-Optimierung und der Architektur moderner Prozessoren, um dann Schritt-für-Schritt-Optimierungsrezepte für beliebte Deep-Learning-Frameworks zu erkunden, die in praktischen Bereitstellungsstrategien gipfeln. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, die die Modellleistung steigern möchten. Grundlegende Kenntnisse von Python und maschinellem Lernen werden empfohlen. Vorherige Erfahrung mit der Hardwareoptimierung ist jedoch nicht erforderlich. Optimieren Sie Ihre KI-Workflows und liefern Sie noch heute schnellere, effizientere Modelle.